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随着多媒体通信技术的发展，各种数字应用通过网络连在一起，在带来更多便利性的同时也带来了一些更多技术上的挑战。由于不同网络的通信能力不同，各种终端系统的处理能力不同，不同用户的需求也不相同，传统的视频编码技术已经不能满足这些复杂的应用场景。为了解决上述一系列问题，可伸缩编码技术被提出并且逐渐完善，并且在2007年作为H.264的附录正式颁布。可伸缩视频编码技术可以从根本上为解决上述问题提供方案，它具备较高的编码效率，并支持时间、空间和质量的伸缩方式，从而可以解决网络及终端的异构性，但是较高的编码复杂度却成为了可伸缩视频编码市场应用的桎梏。
本文首先介绍了可伸缩视频编码的原理和特点，并对其编码性能和时间消耗进行了分析。随后针对编码复杂度较高的问题进行深入研究，介绍了快速算法的原理并对常见的快速算法进行了系统的综述。
本文针对最复杂、最耗时的混合可伸缩结构进行研究，利用率失真关系和提前终止条件以及参考宏块关系，在块复杂度函数算法的基础上进行三项改进，提出了一种基于改进型块复杂度函数的快速算法，简称为IBCF(Improved Block Complexity Function，IBCF)算法，实验结果表明IBCF算法能够达到比块复杂度函数算法更高的编码效率，对比JSVM的全搜索算法，码率增加0.06％，PSNR损失0.023dB，但是节省了58.3％的编码时间。
另一方面，本文系统的考察了当前待编码宏块的全部相关宏块，并且对这些参考宏块进行了与当前宏块的相似程度的比较，通过全相关时间预测函数以及帧内模式计数的两种主要技术，提出了一种基于全相关时间预测函数的快速算法，称为FCTPF(Full Correlation TimePrediction Function，FCTPF)算法，该算法所带来的码率增加仅0.19％，PSNR损失仅0.03dB，但是平均节省的时间达到了65％。