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HEVC(High Efficiency Video Coding,高效视频编码)是由视频编码联合协作小组JCT-VC于2013年确立的新视频编码标准。与之前的标准AVC相比,HEVC在将视频码率大幅度降低的基础上保证视频质量,并更适用于高分辨率的视频编码,但与此同时也增加了编码复杂度,复杂度的增加对HEVC的推广造成了严重影响。SHVC(HEVC Scalability Extension,HEVC可伸缩视频编码)是在HEVC的基础上发展而来,因而同样具有编码复杂度较高的问题,并且SHVC由基本层与多个增强层构成,因此存在层间编码冗余问题。针对以上问题,本文重点研究了HEVC和SHVC帧间编码过程中的空时相关性特征,提出了HEVC和SHVC的快速编码方法,在保证视频编码效率的基础上有效地降低了编码复杂度。本文所做的主要贡献包括:1.研究了HEVC和SHVC帧间编码过程中的编码单元划分与预测单元模式选择的空时特征的概率分布,从统计角度分析了基于空时相关性的快速编码方法的可行性。2.针对HEVC帧间编码复杂度较高的问题,提出了一种基于决策树的HEVC快速帧间编码方法。该快速帧间编码方法包括快速CU划分方法、快速PU模式选择方法和快速TU划分方法。本方法首先选择特征序列并提取分类决策树需要的相关特征,再离线训练得到CU深度划分的决策树、PU帧间模式选择决策树与TU深度划分决策树。利用训练所得的决策树实现HEVC快速帧间编码,包括基于时域相似性的CU提前终止划分方法、基于空域相似性的CU提前跳过划分方法和提前终止划分方法、基于空域相似性的PU快速模式选择方法和基于空域相似性的TU提前终止划分方法。在HM16.9软件平台上的仿真结果表明,在Low Delay P模式和Random Access模式,本文方法获得了平均减少48.9%和55.3%编码时间的优化效果,而对编码质量的影响很小。3.针对SHVC帧间编码复杂度较高的问题,提出了一种结合编码深度预测和贝叶斯判决的SHVC快速帧间编码方法。该方法分为三部分内容,分别是基于层间与空间相关性的深度预测方法、基于最小贝叶斯风险的CU快速划分方法和基于最大贝叶斯后验概率的PU帧间模式划分方法。先对增强层编码深度范围进行预测,再在该深度范围内进行CU快速划分与PU快速模式选择方法来优化编码过程。在SHM12.0软件平台上的仿真结果表明,在Low Delay模式和Random Access模式下,本文方法对于1.5x空间可分级编码分别可节约64%和63%的编码时间,对于2.0x空间可分级编码分别可节约63%和63%的编码时间,对于质量可分级编码分别可节约64%和64%的编码时间,证明了所提出的优化算法的有效性。