随着时代的发展,人们沟通的方式日益增多,人们对于沟通的要求也是越来越高,因此多媒体方法在通信中的应用日益显得重要起来。人们对于多媒体通信中的视频通信也给予了厚望。但是,不同的终端和不同的用户,对于视频的要求也是不同的。如何在网络资源有限的情况下,尽量的满足不同用户和终端的需求也是研究热点之一。人们希望视频数据只经过一次编码就可以满足不同用户和不同终端的需求,这就给可分级视频编码的发展提供了基础。它的基本理论就是在网络条件有限的情况下,保证一部分基本的数据得到有效的传输,增强层的数据只在有需要且网络情况允许的情况下进行传输。2004年10月,H.264/AVC编码方式的可分级扩展正式登上历史的舞台。在编码过程上,它除了要完成H.264/AVC的各项操作以外,还有具有自己特色的层间预测。由于增强层的数据来源于基本层,因此它们有很强的相关性,所以层间预测可以有效的消除层间信息冗余。然而,众所周知,H.264/AVC标准的算法复杂度很高。在可分级扩展标准中还引入了层间预测,这使得标准的复杂度更高。因此编码速度很缓慢,无法做到时效性。在实际的应用场合中很难得到应用。所以,对于H.264/AVC可分级扩展标准的优化工作显得尤为重要。研究表明,利用标准对视频序列进行编码过程中,模式选择的过程消耗了很多的时间,以往也有很多模式选择的优化算法,基本都是利用对应基本层宏块的模式信息,对增强层的模式选择进行优化,减少增强层候选模式的个数。本文提出的模式选择算法不仅仅考虑到与其对应的基本层宏块模式信息,实验表明,其相邻宏块的模式,对于增强层宏块所选的模式依然有影响,所以本文充分考虑了这些相邻块的信息,然后对增强层的候选宏块模式进行筛选。减少候选模式个数,以此来达到模式选择优化的效果。本文除了对标准中的模式选择进行优化以外,还从另外一个层面对可分级视频编码进行优化,即使用感兴趣区域的方法,有选择性的对图像的某些视觉重点部分进行增强层编码。在增强层编码前,首先对其进行判断,若高于文中FJND模型设定的阈值,则说明该区域的兴趣程度很高,才进行增强层编码,这样可以使得编码的主观质量基本不变,而很大程度上降低码率,从视觉主观性方面着手对编码过程进行优化。