随着航空测量技术的迅猛发展,机载光学传感器的分辨率也越来越高。高分辨率、高帧频等参数给视频数据的存储和传输带来了巨大的技术挑战。视频的高质量、高效率传输已经成为制约无人机应用的重要难题。在实际的传输带宽和存储容量都有限的情况下,为了保证重建视频的质量以及最大限度地减少传输、存储的数据量,则必须采用高效的视频压缩编码技术。因此,高效的视频编码技术在高分辨率航空视频的存储与传输系统中有着重要的应用价值与研究意义。高效视频编码标准(HEVC,High Efficiency Video Coding)作为新一代的视频压缩标准,延续了基于块的混合编码框架。由于引入了许多先进的编码技术,显著的提升了压缩性能。而码率控制作为视频编码中的关键技术,是保障编码器在充分利用有限的存储与带宽资源下获取最优编码质量的重要工具。因此,HEVC中的码率控制技术已经成为视频压缩编码领域的研究热点。本文系统的介绍了视频编码中的码率控制的原理与基本理论。在总结和分析HEVC码率控制算法提案及相关改进算法的基础上,结合高分辨率航空视频存储与传输的应用需求,深入研究了HEVC码率控制算法。全文的主要创新和研究成果包括:(1)提出一种基于视频特性的初始量化参数估计方法。首先,分析了影响初始量化参数估计的视频特性,主要包括每像素比特数和图像的复杂度。然后,以大量的测试数据为基础,建立最佳的初始量化参数与视频特性间的关系模型。最后,根据映射关系模型以及计算获得的视频特性,估计出适合待编码视频序列的最优初始量化参数。实验结果表明,当使用该算法所获得的初始量化参数对测试序列编码时,不仅能够提升编码后的重建帧质量。同时,大幅降低了码率控制误差。并且有效的抑制了序列间每帧图像的质量波动。也就是说,采用该方法编码可以获得更优质、平稳的编码视频流。(2)提出了一种基于缓冲区状态及梯度的低延时码率控制方法。该方法能够解决不合理的比特分配所带来的视频质量降低的问题。首先,利用当前视频图像组中剩余比特数及当前缓冲区状态预分配帧层目标比特数;然后,采用梯度算子衡量每帧图像中各个LCU(LCU,Large Coding Unit)的时空复杂度,并将其作为权重为各个LCU预分配目标比特数;最后,利用R-λ模型获得目标比特数下的编码参数,实现对视频的压缩编码,并完成模型参数更新。实验表明,在8Mbps的带宽下,提出的算法使码率控制误差缩小到HM16.0的2/5,视频中图像质量波动范围降低到HM16.0的1/4以内。有效抑制了帧间比特消耗波动,使得缓冲区占用量能在小范围内平稳波动,图像主观质量也得到了改善,能够满足机载侦察系统低延时的应用需求。(3)提出一种基于感兴趣区域检测的码率控制方法。该方法能够提高无人机机载侦察视频中目标区域的重建质量,并获得高压缩比。首先,通过感兴趣区域提取方法,检测出航空视频中的感兴趣区域;然后,以感兴趣区域占整帧图像的比例为权重,分配帧层目标比特数;以每个LCU中包含的感兴趣区域像素个数为权重,分配LCU层目标比特数。最后,利用R-λ模型获得目标比特数下的编码参数,实现对视频的压缩编码,并完成模型参数更新。实验表明,在整帧图像质量下降不大的情况下,该方法显著的提升了目标区域的质量,提高了压缩比。