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近几年数字视频应用的迅猛发展,其发展趋势越来越倾向于以下几个方向:高清晰度、高压缩率和高帧率。而当前的硬件平台与有限的传输带宽已经很难满足视频应用的这种需求,H.264/AVC视频编码标准也许已经不能满足高分辨率视频的压缩要求,因此高效率视频编码标准HEVC应运而生。HEVC(High Efficiency Video Coding)由ITU-T和ISO/IEC合作制定,是继H.264之后的新一代视频编码标准,它的应用不仅仅限于高清视频,而且希望用于更加广泛的视频领域。为了取得更高的编码效率,HEVC在采用传统混合编码框架的基础上,引进了一些视频领域先进的新技术,达到了编码效率比H.264/AVC提高一倍的目的。HEVC中块划分更加灵活,使用四叉树划分结构,包括编码单元(CU)、变换单元(TU)和预测单元(PU)。HEVC帧间预测过程中引入了一种新的模式—融合模式(Merge Mode),提高了预测精度。此外,HEVC在去方块滤波后加入了采样点自适应补偿SAO,减少了原始图像与重构图像的失真,提高了编码质量。这些新技术的使用虽然提高了压缩性能,但使得HEVC编码器具有非常高的复杂度,其编码速度远远不能满足实时视频应用的要求。因此有必要提出优化算法,降低编码复杂度,节省编码时间。视频实质上是由多帧连续静止的图像组成的,在时域上存在很大的相关性。本文从视频序列编码帧之间的相关性角度出发,利用时域相邻编码单元的信息,可以有效预测当前编码单元的预测单元分割模式的选择。本算法研究了运动缓慢和运动适中这两种运动强度的编码单元的预测单元分割模式与其时域相邻编码单元(Co-located CU)的预测单元分割模式的相关性,根据相关性概率关系表选择候选预测单元分割模式,构建候选预测单元分割模式表,然后从候选分割模式表中选择候选分割模式对视频序列进行编码,得到最佳预测单元分割模式,因此跳过了尽可能多的冗余分割模式,这样就很大程度上降低了预测单元分割模式选择过程的计算复杂度,节省了编码时间。实验结果表明本算法在BD-PSNR基本相同的情况下,相比CFM快速算法,在低时延配置下节省4.69%的编码时间,随机接入配置下节省8.43%的编码时间;相比ESD快速算法,在低时延配置下节省13.81%的编码时间,在随机接入配置下节省15.88%的编码时间;相比Lee算法,在随机接入配置下节省4.22%的编码时间,达到了本算法的目的。