随着计算机技术及网络技术以及移动通信技术的不断发展,以数字图像和数字视频为核心的多媒体技术不再局限于广播电视系统,搭载着Internet进入到人们生活的各个方面。近几年,高清/超高清视频的高效压缩编码技术逐步成为家庭影院、数字广播电视和网络电视等视频应用领域的基础核心技术。经过一年多的研究,2013年1月MPEG工作组和ITU-T第16工作组联合组成的视频编码联合协作小组(JCT-VC)发布了新一代视频编码标准HEVC。HEVC视频压缩标准依然延续了H.26x系列的混合编码框架,核心是率失真优化理论,充分挖掘视频信号的时间冗余、空间冗余、统计冗余和部分感知冗余。针对高清/超高清视频的特点,HEVC加入了基于树结构的图像编码块分割、多角度帧内预测编码、更多抽头的高精度内插滤波器、运动融合技术(Motion Merge)、自适应运动矢量预测技术(AMVP)、4×4的DST变换等编码技术,使图像编码更加精细。在相同的视频质量下,HEVC平均比H.264节省34%-37%的码率,便于将视频的应用迁移到宽带网络及带宽更加受限的移动网络。传统视频压缩编码技术中量化变换编码利用人眼对高频信号不敏感的特性去除了一部分感知冗余,但是对感知冗余的研究并不完善。本文提出的算法分三步进行,首先使用运动图像的显著图模型结合恰可察失真模型计算每个像素对应的恰可察失真阈值；然后将得到的阈值结合其他的视觉特性修正反馈框架中失真的计算方式,使主观失真感受和客观失真计算一致；最后调整拉格朗日乘数因子,修正由于失真计算方式的改变导致的码率和失真之间关系的变化。实验结果表明,本文提出的算法能够更加充分挖掘感知冗余,尤其是在剧烈运动的视频场景中效果较好,可以在视频主观质量不降低的情况下,有效提高压缩效率。