近年来,虚拟现实(VR)引起了人们的极大关注,并且VR应用已成为人们越来越感兴趣的话题。全景视频是VR的最主要的媒体内容之一,为了保证身临其境的观看体验,全景视频通常需要更高分辨率和更高帧率。为了适应现有的视频处理技术的输入格式,在视频处理之前,全景视频通常需要被投影到二维平面上,这可能会导致视频内容的变形和信息冗余。因此,用于全景视频的相关视频处理技术的优劣对于VR的未来发展至关重要。在球面域上专用的先进的视频质量评价算法可以帮助衡量全景视频处理算法的优劣,而高效的编码优化算法可以减少全景视频存储和传输的资源消耗,这正是全景视频处理中的两个关键问题。因此,本文的工作内容和贡献主要分为以下两个部分。首先,我们提出了一种基于球面结构相似性度的全景视频质量评价算法(SSSIM),包括在球面域上计算像素结构相似性的方法,分析了球面上整体结构相似度的计算方式,以消除投影对于视频质量评价结果的影响,以及最终得到整幅图像的质量评分的方法。我们在两个测试数据完全不重合的主观全景视频质量评价算法数据库测试了S-SSIM的性能,同时也测试传统的视频质量评价算法和现有的全景视频质量评价算法的性能。通过实验结果分析和对比,可以证明我们提出的S-SSIM算法和主观打分结果最一致,性能最佳。另一部分,我们使用提出的S-SSIM算法来改善视频编码中的率失真优化过程。考虑到现有的率失真优化过程中的失真计算指标是基于像素值变化的简单算法,不能很好的反映人的真实主观感受,我们选择利用本文提出的S-SSIM算法来代替率失真代价计算中原有的失真测量方式。为了建立对应的新的率失真模型,我们通过实验,重新训练拉格朗日乘子和量化参数之间的新关系,提出了新的率失真优化方式。我们将新的率失真优化方式应用于现有的视频编码框架中的块划分决策过程,用来为每一个编码块选择最佳的块划分模式。通过实验结果可以发现,和传统的编码算法相比较,我们提出的编码优化算法可以较好地提升编码效率。同时我们还提供了编码后视频主观质量变化的示例,直观地展示了经过不同算法编码后的视频其质量的不同,证明了我们的编码优化算法对于编码后视频主观质量的提升。