HEVC(High Efficiency Video Coding)是继H.264/AVC之后的新一代视频压缩标准,旨在全面提高视频压缩效率,以更好的适应高清、超高清视频的编码及传输。HEVC在经典的混合编码框架基础上,引入了许多新的编码技术,极大的提高了视频编码效率。相比当前主流视频压缩标准H.264/AVC,HEVC的压缩性能约提升了一倍。帧内编码作为HEVC的核心模块,消除了视频的空间冗余,在帧间预测编码中发挥着极为重要的作用。然而,HEVC中帧内编码算法计算极为复杂,占据了整个编码器大量的计算时间。计算量主要来自两个方面:其一是帧内编码中采用了更为灵活的四叉树划分结构,其编码单元块(CU,Coding Unit)支持64x64至8x8划分;其二是帧内预测中采用了35种预测模式,而H.264仅支持9种预测模式。为了减少帧内编码的计算量,国内外专家从编码单元的快速划分和预测模式的快速选择这两个方向上进行了大量研究,并提出了许多优异的优化算法,较大程度的减少了编码过程中的计算量。然而,这些算法多数是针对软件实现进行的优化,并不利于硬件实现。因为这些快速算法或多或少存在下述两个问题:一是编码单元间存在着极强的数据依赖性,不利于硬件流水实现。因为这些优化算法多数利用前一阶段或前一步的计算结果来决定后续的计算;二是编码时间不定,不利于硬件设计以及实时编码。因为这些优化算法往往利用当前图像不同的内容特性,执行不同的算法流程,使得编码时间长短不一。本文从硬件实现的角度,对HEVC帧内编码算法进行了复杂度分析,提出了一种面向硬件结构设计的HEVC帧内编码快速算法。该优化算法主要从以下两个方面展开:一、在预测模式粗略选择阶段使用计算较为简单的SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)代价对当前编码树单元块(Coding tree units,CTU)进行提前分割,得到5种分割方案,并选取前3个分割方案进行高复杂度的预测模式细选等过程。二、在CTU提前分割的基础上,根据三个分割方案的重要性不同,自适应的选择需要进行高复杂度计算的候选预测模式个数。其中,同一个分割方案内部的编码单元的候选模式个数相同。实验结果表明,该算法不仅实现了粗选过程与细选过程的分离,解决了部分数据依赖性问题,还平均减少了42%的帧内编码计算量,仅引起1.7%的率失真性能损失。