在互联网时代,多媒体数据爆炸性增长,视频数据作为其中重要的一种多媒体数据,具有数据量大、传播载体多样性等特点。为了减少存储成本和传输成本,需要对视频数据进行压缩,各种视频编码标准被相继提出。COStream是一种以数据流编程模型为基础的编程语言,它以数据为驱动,通过把通信和计算分离,利用计算机的多核计算资源,实现并行计算。使用COStream对视频编码程序进行改写来提升编码速度具有很好的理论研究和实际应用意义。HEVC(High Efficiency video coding)/H.265是最新出台的视频编码标准,它包含了多种不同级别的数据级和任务级的并行特性,主要包括图像组并行处理、波前并行处理和熵编码并行处理等。图像组(Group of Picture,GOP)是一组图像的集合,图像组之间没有数据依赖关系,可以使用数据流对其进行优化,实现并行化处理。图像在编码的时被划分为多编码树单元(Coding Tree Unit,CTU),一个图像包含了多行CTU,多个CTU行可以同时处理,在满足数据依赖的前提下使用数据流对其进行优化,实现并行化处理。HEVC使用基于上下文自适应的二进制算术编码(Context Adaptive Binary Arithmetic Coding,CABAC)作为熵编码算法,熵编码对语法元素构建上下文概率模型,初始化之后对语法元素进行熵编码,熵编码以CTU或者变换单元(Transform Unit,TU)为单位,语法元素按照一定的顺序被编码,把每一个语法元素的处理看作一个阶段,语法元素之间的顺序处理形成一条流水线,使用数据流对熵编码模块构造流水线,实现熵编码的并行处理。另外,由于熵编码模块会被频繁调用,当前COStream混合编程的后端运行机制会针对每一次的调用都创建线程,执行完毕之后销毁,这样的处理不够高效,为了应对这种情况,使用线程池来代替每次的线程创建和销毁,使得模块的运行开销降低。根据上面三个模块的数据流特性,利用COStream对上面三个模块进行并行化处理,对于不适合采用数据流实现的模块,仍然使用C++实现,采用COStream混合编译模式进行编译,生成高效的可执行程序。实验以X86-64多核服务器为实验测试平台,使用不同的标准测试序列作为实验数据,对程序的执行速度进行测试。实验结果表明了COStream数据流编程语言的实用性和有效性。