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在H.264/AVC视频压缩标准中,基于上下文自适应二进制算术编码(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding, CABAC)编码是一种高效的熵编码算法,其算法原理主要包括句法元素的二进制化、比特字符的上下文模型选择、比特字符的概率更新、编码算法的初始化以及二进制算术编码等。运动矢量差MVD是H.264/AVC视频压缩标准的重要的句法元素之一,本文从MVD的CABAC编码原理入手,其主要的研究内容和创新点可概括如下：(1)在帧间编码帧(P帧和B帧)中,本文针对大分割块模式(16×16、16×8、8×16和8×8)下相邻块之间的相关性较低以至于不能对当前编码块中的MVD进行有效地预测的特点,提出了一种在块分割模式下提高对大分割块中MVD准确预测的优化算法；(2)在帧间预测编码帧中,本文着重分析得出：一,大块分割模式占据着总分割数目的绝大部分(即：大分割块对应的MVD数目也占据着绝大部分)；二,MVD的编码比特量是CABAC编码的主要编码比特之一。这就充分地表明提高对大分割块模式下MVD的编码效率可从整体上提高CABAC编码的效率；(3)在MVD的两个分量中,本文针对|mvd-y|相对于2×|mvd-x|的条件概率分布与|mvd-y相对于|mvd(A,y)|+|mvd(B,y)|的条件概率分别极为相似的特征,提出了一种提高对MVD垂直分量mvd-y第一比特字符的上下文模型选择准确性的优化算法,从而进一步提高对帧间预测帧的编码比特量节约率；(4)本文针对当前编码块中MVD各分量第一比特字符的上下文模型选择不仅与相邻已编码块具有较高的相关性,而且与当前编码块中MVD对应分量具有极高的相关性的特点,提出了一种提高MVD各分量第一比特字符的上下文模型选择准确性的优化算法；由于基准CABAC算法未能对MVD各分量第一比特字符的上下文模型进行较准确有效地预测判定,因而必定导致MVD各分量第一比特字符未能较均衡的选择上下文模型进行算术编码。那么在这种情况下必然会增加整个编码过程中旁路编码模式的重归一化次数,进而增加编码的比特量和编码的计算复杂度。因此,本文在对块分割模式相关性判定的基础上,综合地分析了mvd-y与mvd-x的相关性以及MVD各分量第一比特字符与其自身所属分量的相关性,并提出了一种基于运动矢量差的CABAC优化算法(CABAC-1算法)。通过实验表明,较基准CABAC算法相比,CABAC-1算法可在确保视频编码的质量同时,节约P帧8%左右的编码比特量,节约B帧5%左右的编码比特量,并相应地降低了约2%的编码时间。因此,CABAC-1算法是一种有效的改进优化算法。