随着网络和视频编码技术的发展，数字视频信号的应用范围越来越广，同一内容的视频信息将面对不同带宽的信道、不同容量的存储设备及不同分辨率和功耗的显示终端。 传统的视频编码技术无法适应差异如此广泛的应用场景，于是可分级视频编码技术(scalablevideocoding，SVC)应运而生，目的就是同时满足各种应用的需求。 可分级视频编码在对信号一次编码的基础上，根据网络带宽及用户终端处理能力的不同，从部分码流中能解码出不同空间分辨率、不同信噪比或不同帧频的视频图像。 具有可分级性的视频流可以在任意点截断来适应各种不同的网络环境和用户的需求。 本文首先介绍了各种传统的可分级视频编码技术，然后研究了基于H.264/AVC扩展的可分级视频编码技术并作了简单性能分析。 接着结合SVC时域分级技术的特点，对宏块的编码模式选择算法进行了优化；着重研究了SVC空域分级时的编码性能，统计分析了空间增强层和空间基本层宏块之间的相关性，并在分析的基础上提出了空间增强层宏块模式自适应选择算法； 针对粗粒度信噪比可分级(CoarseGrainSNR，CGS)这种基本层和增强层分辨率相同的情况，本文在空间增强层宏块模式自适应选择算法的基础上，提出了粗粒度信噪比可分级增强层宏块运动矢量自适应选择算法，构成了CGS增强层宏块模式自适应选择算法。 最后对本文的算法进行计算机仿真实验，并对实验结果进行比较分析。 实验结果表明，本文时域和空域优化算法能在信噪比和比特率损失很小的情况下明显提高编码速度，减少编码时间，以便满足实时应用的需要。