为满足高清视频的编码需求,高效视频编码标准H.265/HEVC通过在各个环节引入新的编码技术来提高编码效率。这些编码技术在提高编码性能的同时,不可避免地增加了编码的计算复杂度。在实际中,有些应用(如基于医疗设备的视频播放器)对编码质量要求高,但计算复杂度方面有一定的冗余空间;而有些应用(如基于移动终端的视频应用)由于功耗和带宽都有限,对计算复杂度则有较高要求。在此背景下,本课题重点研究了面向H.265/HEVC的计算复杂度控制算法,以实现在复杂度满足实际应用需求前提下编码质量最优的目的。本文具体研究内容如下:(1)提出一种基于编码单元间误差传递关系和层次性预测结构的运动估计快速算法,为后续实现计算复杂度控制奠定基础。本文首先分析了视频帧内相邻编码单元间的误差传递规律,在此基础上设计了运动估计搜索半径调整方案,避免因误差传递导致的编码质量损伤。此外,根据H.265/HEVC的层次性预测结构,率先利用层间系数对搜索半径的预测值进行动态调整,从而实现计算复杂度基本不变前提下的编码质量提升。(2)提出面向多视点视频的计算复杂度三级(视点级、视频帧级及编码单元级)非均匀分配方案。传统的均分方案未考虑H.265/HEVC多视点视频中视点间及视点内的层次性预测结构,导致重要的视点、视频帧及编码单元未分配到相对高的计算复杂度,从而引起不必要的编码质量损失。为解决该问题,本文提出计算复杂度非均匀分配方案。首先,根据多视点视频中视点间及视点内的层次性预测结构,构建多视点视频的率失真依赖模型,进而利用该模型实现视点级及视频帧级复杂度的非均匀分配;其次,基于视频帧内不同区域编码单元的预测不确定性关系,实现编码单元级复杂度的非均匀分配。(3)结合以上内容,提出面向多视点视频的计算复杂度控制整体方案。该方案包括复杂度分配和快速算法两个关键环节。前者即(2)中的三级非均匀复杂度分配方案;后者则根据前者不同的计算复杂度限制条件,灵活地降低计算复杂度。除了(1)中提出的运动估计快速算法外,本文还利用多视点视频编码的模式原理,提出基于模式映射的多视点视频模式选择快速算法(包括编码单元最佳模式预测算法、基于代价函数的映射算法及模式选择候选集确定算法),在保证编码质量的前提下,简化繁琐的模式选择过程。为验证以上算法性能,本文基于H.265/HEVC标准测试平台进行了实验,结果表明,以上算法能达到良好的计算复杂度控制效果,具有较高实用价值。