随着互联网技术的发展,越来越多的人使用智能手机、平板电脑观看在线高清视频。同时,超高清视频技术正逐步兴起。在线高清视频流给网络设备造成了沉重的负担,而目前主流的H.264视频编码标准对高清、超高清的压缩性能较低。为进一步降低视频编码后码率,提高对高清、超高清视频的压缩性能,JCT-VC组织制定了新一代视频编码标准HEVC。HEVC基于H.264中的混合视频编码框架,引入了灵活单元划分、更加精细的帧内预测、环内去块滤波等技术。但是灵活的单元划分和更加精细的帧内预测技术给HEVC帧内编码带来了更高的计算复杂度,因此如何有效减少帧内编码时间,已经成为HEVC算法研究中的一个研究热点。文中利用像素点的梯度信息,改进了HEVC帧内预测算法,并使用C++语言进行算法的实现,最后给出了算法性能分析结果。具体内容如下:首先,研究了HEVC基本编码结构及其帧内预测关键技术,并同H.264帧内编码技术进行了对比分析。其次,研究分析H.264、HEVC帧内预测算法,重点分析了H.264中基于图像纹理特征的帧内预测算法和HEVC粗选择帧内预测算法。在此基础上,使用像素梯度信息,改进了粗选择帧内预测算法,并使用C++语言实现该算法。最后,使用HEVC测试视频,在全帧内、低复杂度编码模式下,对像素梯度帧内预测算法和粗选择算法进行对比测试。测试结果表明,像素梯度帧内预测算法在相同图像质量的情况下,码率平均增加1.62%,编码时间平均减少22.50%,证明算法有效可行。像素梯度帧内预测算法对粗选择帧内预测算法进行了改进,有效减少了帧内预测编码时间,具有一定的理论意义与实践价值。