目前的视频信息领域，高清晰度视频内容越来越成为主流，超高像素成像视频和瞬态（飞秒）成像视频的应用已经受到广泛关注，因此更高效率的视频编码方法研究是非常重要的。本项目针对最新视频编码国际标准——高效视频编码（HEVC）中的高效率与低复杂度之间的矛盾问题开展研究工作以提高高效视频编码方法的压缩效率并降低算法复杂度。项目研究并建立了自适应变化块尺寸对应的四叉树结构模型；提出了一种基于率失真代价的HEVC帧内预测快速算法和基于相邻CU和率失真代价的帧内预测快速算法；结合初等转换的DCT系数能量集中特性和人眼视网膜细胞的正六边形排列方式，提出了一种基于六边形采样的三维DCT方法；针对高效视频编码传统分像素内插技术的不足，提出了基于像素点梯度信息的分像素插值滤波算法；研究提出了一种分像素插值滤波算法以及基于该算法的一种流水线型高并行度硬件结构设计；研究提出了可分离的2-D四叉树自适应环路滤波器；根据DCT基础理论，提出了一种三维DCT立体类蝶形算法，推导出正反变换及蝶形信号流图形式，并给出仅由延时器、选择器和乘法器组成的基于单元式的DCT/IDCT通道式结构，同时结合结构特点提出一种通用式可兼容的DCT通道式结构，当分块达到64x64x64时，延时器的使用比例降低了54.7%，选择器的使用比例降低了44.5%；提出了一种基于2D视觉注意模型的全参考质量评价方法。项目研究成果申请发明专利2项，发表学术论文43篇，其中SCI检索5篇，EI检索22篇，ISTP检索1篇；培养毕业了博士研究生5名，硕士研究生13名，即将毕业博士研究生2名。参加2人次国际学术会议并交流学术论文。