现有的视频编码标准H.264虽然在近年来取得了巨大的成就，但是随着人们对视频质量的要求提高，高清、超高清的内容已经慢慢越来越多，受带宽的限制，存储和传输能力有限，所以对视频压缩的能力要求越来越高，H.264已经越来越不能满足要求。于是，视频界专家组织VCEG和MPEG联合形成了一个新组织JCT-VC，该组织致力于制定新一代视频编解码国际标准——HEVC。虽然HEVC加入了许多新的技术，在编码效率上有很大的提升，但却没有考虑人眼视觉特性。JND是人眼视觉特性中比较具有代表性的模型，本文就是在HEVC的框架上加入JND特性，在保证主观质量保持不变的同时降低编码码率。本文首先介绍了现在HEVC已有的提案中的编码框架的关键技术，HEVC重点在研究新的编码工具或技术，但是仍然跟H.264一样属于混合编码框架。和H.264相比，编码单元的大小增加至64×64，更有利于高分辨率的视频压缩，并且将块划分为三个等级：编码单元(CU)，预测单元(PU)和变换单元(TU)，使得预测更加精确，大幅度提高了压缩效率。在人眼视觉方面，详细介绍了JND的两种主流模型：像素域的JND模型和DCT域的模型。应用JND模型可以在边界和纹理区域较平滑区域能够更好地隐藏失真，即隐藏有些不能为人眼所感觉到的信息而不编码，这样就可以提高编码效率，但是对主观效果又不会有很大的影响。最后将JND的模型应用于HEVC中的编码中指导像素域的残差滤波和DCT域的DCT系数滤波。实验结果表明，和原始HEVC中的编码相比较，引入像素域JND编码可以在保证主观图像质量的同时提高编码效率。同时在加入DCT域JND指导DCT系数滤波后，DCT域JND对整体编码效果增益不是很明显。