通信技术近年来得到了迅速发展,视频通信的应用前景十分广阔,相关技术的发展日新月异。视频信息数据量庞大,通常都需要经过压缩后传输,但是在传输信道中,误码的产生和数据的丢失总是难以避免。压缩后的视频数据对码元错误非常敏感,少量码元的错误就可能导致大批码元无法正确解码,而且误码会在空间和时间轴上进行扩散,因此视频图像的差错控制就显得尤为重要。H.264是最新的国际视频编码标准,其中包含了众多先进的视频压缩编码技术和思想,比以前的视频编码标准在编码效率方面有了明显的提高,并且还拥有更好的网络友好性和容错性。然而H.264的高压缩编码效率却使得编码器的计算复杂度急剧增加,所以必须对压缩编码算法进行优化以提高其编码效率,特别是在实时应用中。本文就H.264存在的上述问题,对帧内预测模式选择和误码控制技术进行了研究。首先,本文介绍了视频编解码的基本原理和标准以及国内外的研究现状,接着简要介绍了H.264标准的编解码器结构、关键技术和主要性能。其次,针对JM中采用的帧内预测模式选择全搜索算法存在的效率问题,本文基于像素块的纹理特性以及相邻块预测模式的相关性提出了一种快速模式选择算法,并对该算法进行实验验证,结果表明本文算法能有效降低模式选择的计算复杂度。再次,本文在介绍和分析视频通信及H.264标准中所采取的抗误码技术基础上,对H.264的时域误码掩盖方法进行了改进。该方法根据宏块的运动强度自适应选择恢复方法,获得了良好的恢复效果。最后,由于JM没有考虑场景变换对误码掩盖的影响,未利用或错误利用视频的时间冗余性,导致图像恢复质量恶化。本文为解决此问题,提出了一种基于场景检测的自适应空时域误码掩盖方法,并得到了实验验证。