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基于率失真优化的HEVC视频编码采用多层次预测结构和高级熵编码，用以提高编码性能，但也造成了计算复杂度的升高。从率失真优化（RDO）的角度来说，全零块（AZB）检测是降低HEVC编码器中多尺度变换编码和模式选择复杂度的有效工具。AZB检测也被认为是快速量化的加速工具，因此量化算法在AZB检测中起关键作用。不同的量化算法，如SDQ和HDQ，运用不同的工作机制，在计算复杂度和率失真性能之间提供了不同的权衡。因此，AZB检测算法设计受到具体量化算法的约束。 HDQ 由于其算法的简洁性和硬件并行处理的灵活性，是视频编码器的首选；相比之下，RDOQ在RD性能上得到了明显改进，但其付出的代价则是计算复杂度和数据依赖性的增加。本文提出了一种非常适用于SDQ的自适应量化阈值算法，更具体地说是更适用于率失真优化量化（RDOQ）。受贝叶斯分类的启发，通过完全模拟RDOQ提供RDO意义上更为准确的系数级零量化阈值模型。该量化阈值模型不仅具有HDQ简单处理的灵活性，并且对于AZB检测的数学分析和推导建模更为方便，可辅助后续提出的AZB检测。 传统的 AZB 检测方案在设计时通常只针对硬判决量化（HDQ）结果，并且AZB检测阈值是由各个块的参数（例如SAD或SATD）进行导出。然而，为提高编码性能，在HEVC编码器中则优先选择采用软判决量化（SDQ）。所以需要对传统检测方案进行调整，传统检测方案假定使用集合的统计特性直接代替块的个体特性，并以此确定AZB检测阈值。但这样的假定并不准确，本文将使用个体块系数间分布的局部参数与个体块整体特征SATD结合起来，推导得出自适应调节AZB检测阈值模型。 实验结果表明，所提出的 AZB 检测方案对于 4×4 AZB 平均正判率达到91.9％，8×8 AZB平均正判率也达到87.3％，平均FAR误判率分别小于1.9％和3.1%，率失真性能损失几乎可忽略不计。所以，本文AZB检测方案非常适合加速RD优化的HEVC编码。