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下一代视频压缩标准HEVC的模式选择快速算法研究的中期报告 下一代视频编码标准HEVC (High Efficiency Video Coding) 能够提供更好的视频质量和更好的压缩效率，是一项重要的技术革新。然而，HEVC 编码器存在着计算量大、压缩速度慢的问题，而且其压缩效率和视频质量也与编码器采用的不同编码模式有关。 为了解决这些问题，本项目提出了一种快速的 HEVC 模式选择算法，旨在实现以下目标： (1) 在不影响视频质量的前提下提高编码速度; (2) 相比于已有的算法，提供更高的压缩效率。 该算法采用了两种技术： 基于统计的特征项选择，以及基于决策树的模式选择。 在基于统计的特征项选择中，我们通过分析 HEVC 的特点，提取出了一些对编码速度和压缩效能影响最大的特征参数。这些参数包括块大小、运动矢量等，通过对这些参数进行统计分析和筛选，实现了对总体特征的分析，并选择出了最具代表性的特征项。 在基于决策树的模式选择中，我们采用了一种快速而有效的决策树算法来进行模式选择。我们首先通过模式采样的方法生成一个大量的模式集，并计算每个模式的压缩效率和编码时间。然后根据编码时间和压缩效率这两个参数建立决策树模型，在每个节点上选择最优的模式，并递归地对子节点进行优化。 本项目已经完成了算法的设计和实现，并进行了详细的实验评估。实验结果表明，与几种现有的 HEVC 模式选择算法相比，本算法在编码速度和压缩效率上都有明显的改善。此外，我们还进行了分析，发现本算法结果的可靠性和泛化能力都非常高，为 HEVC 编码器的实际应用提供了可靠的支持。