在数据量以指数级增长的互联网时代,数字视频作为人们获取信息的重要途径,呈现多元化和实时性的特点。高效视频编码作为新一代编码标准,对编码结构和环路滤波等进行了改进和创新。标准测试模型采用四叉树编码单元的预测划分,增大编码单元划分灵活性的同时增加了编码复杂度。利用数据流编程模型提升编码性能具有很好的实际应用价值。分析并挖掘四叉树编码单元预测划分模块的可流化性,分离不同模式下的独立计算节点和节点间的数据通信,实现了针对帧内预测和帧间预测下四叉树编码单元预测划分模块的数据流并行编程优化。环路滤波包含去块滤波和采样点自适应补偿滤波两部分。针对去块滤波模块,挖掘最小单元在垂直边界滤波和水平边界滤波的数据流化特性,实现了去块滤波的流化。分析以最大编码单元进行采样点自适应补偿滤波流程中存在的流水线、各颜色分量并行性,使用数据流编程语言COStream流化并与去块滤波模块进行整合,证明了数据流编程模型的有效性。采用COStream和C++混合编译的模式,实现编码过程中适用于数据流并行的部分,其他部分维持原测试模型程序代码,并与COStream后端代码一起生成可执行的高效程序,实现了编码性能的提升。实验以通用的X86-64多核服务器为测试平台,以不同的标准测试序列作为混合模型的输入,对数据流程序的性能进行验证和分析。实验结果表明在混合编程模式下COStream语言的可行性和有效性。