HEVC(High Efficiency Video Coding,高效视频编码)作为最新一代的视频压缩编码标准,在人们的生产和生活中得到了越来越广泛的应用。因为无损压缩编码能够不改变视频质量,所以在视频监控、医学影像及自动驾驶等领域具有十分重要的作用。由于压缩过程复杂度高、计算量大,压缩效果不够理想,传统的HEVC无损压缩编码在低带宽、低延时和低开销等实际应用中仍存在问题。为了提高HEVC无损压缩编码的压缩率和编码速度,降低参考帧的传输开销,本文针对HEVC无损压缩编码中的帧内编码、帧间运动估计以及参考帧压缩算法进行了研究。主要内容如下:首先,基于DWT(Discrete Wavelet Transform,离散小波变换)的HEVC无损帧内压缩方法研究。针对空间域上的像素分布不集中导致的HEVC无损帧内压缩效果不够理想的问题,本文在传统的HEVC无损帧内压缩编码的结构中,引入离散小波变换。将图像由空间域变换到频域上,然后对频域系数进行预测和编码。对其中分布更集中的高频系数区域进行压缩后,可以获得更低的压缩码率和更小的编码单元划分深度以及更少的编码计算量。实验表明,与现有的优化方法相比,引入小波变换后的HEVC无损帧内压缩编码能够同时提高无损压缩编码的压缩率和编码速度。其次,帧内编码单元划分和模式选择快速算法研究。针对引入离散小波变换后,HEVC无损帧内压缩的编码时间节省有限的问题,本文利用纹理检测的方法对编码单元的纹理方向和内容复杂度进行评估,缩小模式选择和深度划分候选范围。由于高频子带区域的变换系数分布集中,并且具有显著的方向特征,因此仅需检测4个方向的纹理即可准确评估编码单元的系数变化方向和复杂度。根据纹理和复杂度评估结果对预测模式和划分深度进行筛选,降低了编码过程的计算量。实验结果表明,结合编码单元划分和预测模式选择快速算法的基于DWT的HEVC无损帧内压缩编码能够节省近一半的编码时间。再次,基于像素级自适应预测的无损参考帧压缩研究。为了解决传统参考帧压缩算法无法为每个像素进行独立预测的问题,本文为无损的参考帧压缩设计了一种像素级的自适应预测模式选择算法。算法根据相邻已重构像素的相似性关系,对当前像素与相邻像素的相似性进行估计。根据相似性评估结果,自适应地为当前像素从水平预测、垂直预测和对角线预测3种模式中选择最合适的预测模式。然后对预测残差采用本文设计的Huffman编码,生成压缩码流。同时,为了满足参考帧压缩的随机访问需求,将编码块的尺寸设置为32×32。实验结果表明,与已有优化算法相比,本文设计的算法能够在相似的算法复杂度下,达到更好的参考帧压缩效果。最后,基于运动矢量预测准确度的搜索范围自适应调整算法研究。针对帧间编码中最耗时的运动估计过程,为了适当缩小搜索范围,减少运动估计的运算时间,本文设计了对称和非对称式的自适应搜索范围调整算法。根据搜索范围与运动矢量预测准确度的关系,算法将运动矢量差作为运动矢量预测准确度的度量。基于运动矢量差与块匹配误差倍数的关系,利用当前预测单元的上一层编码块的块匹配误差近似计算块匹配误差倍数,得到当前单元的运动矢量差的估计值。对称式调整直接利用运动矢量差的估计作为水平和垂直方向的搜索范围。而为了适应物体在水平和垂直方向运动强度不同的情况,算法又参考相邻已编码单元,根据运动和内容相似性,结合运动矢量预测准确度,定义了相似性系数和伸缩系数,得到计算权重。利用相邻已编码单元的运动矢量差及计算权重,自适应地对水平和垂直方向的搜索范围进行独立调整。而对于相邻单元信息缺失较多的情况,采用对称式搜索范围调整进行补偿。最后对算法的编码性能进行评估,实验表明本文的算法能够准确评估预测单元的搜索范围,在码率没有明显变化的情况下,显著降低编码时间。本文通过对无损HEVC的帧内编码、参考帧压缩以及帧间编码中运动估计的搜索范围进行优化,提高了无损帧内编码的压缩效率,节省了帧内和帧间编码的计算时间,降低了帧间编码过程中的传输和存储开销,提高了HEVC无损压缩的编码效率。