目前，传统的电视广播与IPTV阵营、新兴的OTT TV（这里特指纯OTT TV内容集成服务提供商）阵营均在发力HEVC/H.265的应用探索，本文根据长期的大量观察，简要总结出HEVC在视听业的应用前景及HEVC技术目前的主要研究方向。今年CES 2014期间，HEVC及其应用——4K超高清电视呈现出异常火爆的态势（详情可查阅CES 2014——消费电子繁荣下的广播电视）。
1、HEVC/H.265是现实需求的产物
随着网络通信技术的不断发展和终端处理性能的不断提升、多媒体业务尤其是高清视频的支持需求日益增长，据调查显示：2013年，网络视频占据了互联网90%的流量，而在移动互联网中，视频占了50%以上的流量。
另外，由于人们对视频质量的需求也在不断升，包括对时间和空间分辨率的不断提升、从二维视频到立体视频的转换等，导致视频数据量的不断增长。因此对视频压缩编码技术的要求也越来越高，视频压缩编码技术也成为目前多媒体技术研究领域中最热门的技术之一。
国际运动图像专家组MPEG和国际电信联盟的视频编码专家组VCEG于2010年成立了视频编码联合工作组JCT-VC，开始针对高分辨率视频应用制定新一代视频编码标准，即高效视频编码HEVC/H.265，2012年底形成了国际标准草案，并开发了相应的测试模型，进行性能评估和算法测试，核心目标是针对高分辨率视频图像，在H.264/AVC高级档次HP的基础上将压缩效率再提高1倍。
更详细的相关内容，可查阅《2013国际广播电视展：HEVC高效视频编码设备“大热”！》。
2、HEVC/H.265的应用前景
尽管HEVC的计算复杂度非常高，但是随着多核处理器性能的提高以及芯片处理能力越来越强，算法复杂性对应用的影响将会越来越小。
相反，在实时通信应用以及IPTV、OTT TV应用中，业务的不断扩展和需求的增加使得有限的带宽资源逐渐成为瓶颈，高压缩率的视频编码是解决这一难题的有效技术手段，这也为
HEVC在IP流媒体服务领域的应用奠定了坚实的基础。
另外，由于视频编码软件开发周期短，平台灵活，因此基于HEVC的网络视频应用不久将大规模出现。
DASH行业论坛就于今年9月24日发布了《DASH—HEVC/265互操作实施指南（既面向直播，也面向点播）》的草案，用于直播与点播OTT TV视频的优质与高效传播。
而正是由于OTT TV运营商对HEVC的大力青睐（可大大节约带宽、提供超高清视频），使得HEVC的商用步伐大大加快。Netflix的首席执行官在今年Q3财报会议上就表示，Netflix将于2014年成为能够提供超高清视频服务的OTT TV运营商之一。国外甚至还有在讨论2014年是否将是OTT超高清视频的元年。
另外，DVB也在加紧制定相关标准，以将HEVC应用于数字电视广播。在今年的CES 2014，Comcast宣布其应用HEVC的超高清版Xfinity TV将登录三星智能电视。
HEVC之于OTT TV：如虎添翼
（图片来源：百度图片）
3、HEVC/H.265目前的研究方向
尽管HEVC仍然基于传统的混合视频编码框架，但该框架中每个模块都有技术创新，包括灵活的块划分模式、基于竞争的运动视频预测、基于DCT的分像素插值滤波器、高效的自适应算术编码以及波形并行处理技术等——这些新技术使得HEVC编码效率比H.264/AVC提高了一倍。
但是这些编码选项的灵活组合却使得HEVC的编码复杂度急剧增加，阻碍了HEVC标准的快速推广和应用。因此研究快速、高效的编码率失真优化算法、码率控制算法、主观质量优化算法应该是未来一段时期的研究热点。
1）快速、高效的编码率失真优化算法
HEVC Reference software HM 8.0（该文件可从网上下载）中，基于对HEVC参考模型HM的测试分析可知，灵活的块划分模型，包括编码单元CU、变换单元TU以及预测单元PU，对视频编码的率失真性能提高最为明显，但其带来的计算复杂度也最大，因此HEVC编码器如何根据相邻块上下文属性以及当前编码块的纹理特征进行快速的CU、PU和TU划分，这具有非常重要的研究价值。
为此，学术界已在开始进行相关研究，比如《图像与视频处理EURASIP期刊》在2013年10月就刊登过一篇相关的学术论文，之中提出基于贝叶斯分类和支持向量基分类的CU、PU和TU的快速选择算法，在保证率失真性能的前提下大大提高了编码速度。当然还可以通过相邻单元之间的相关性、不同块层次之间的相关性来进一步降低计算复杂度。
2）快速、高效的码率控制算法
另外，《2012年IEEE声学、语音、信号处理国际会议论文集》中刊登的《HEVC中的并行视频编解码》一文提及，为了适应多核处理器的发展趋势，HEVC中引入了片层、条带以及WPP（波形并行处理）的思想，然而目前已有的并行视频编码方法粒度较粗，并行度不高，负载不均衡，无法充分挖掘多核处理器的计算能力，影响编码效率。因此研究适用于多核处理器的高并行度视频编码方法，为视频编码发展提供持续的计算能力保证，具有重要意义。目前这方面的研究刚刚起步，研究点主要包括并行运动估计算法、并行帧内预测算法和并行熵编码算法等。
3）快速、高效的视频主观质量优化算法
在视频编码算法方面，尽管HEVC标准已经于2013年1月已经正式发布，但是随着应用需求的不断变化，HEVC还在不断进行扩展式的发展，这些主要研究包括：
（１）《2012年IEEE国际图像处理会议论文集》中刊登的《基于高级预测、深度建模及编码控制方法的3D视频编码》一文提及，3D视频、立体视频和多视角视频的编码技术，不仅对视频数据进行压缩，还要对其他深度信息进行编码；
（２）2012年的一份编号为ISO/IEC JTC-1/SC29/WG11 w12957官方文件《对HEVC可分级视频编码方式扩展的联合CEP（请求评论）》指出，分层式HEVC编码技术，用于提高HEVC对网络的自适应能力，目前主要包括空域和质量域可分层视频编码；
（３）《图像与视频处理EURASIP期刊》在2013年10月刊登过一篇学术论文称，HEVC要把人类对视频图像的认知模型融入到视频编码算法中，对视频图像中感兴趣的区域分配较多的码率以提高视频图像的主观质量，具体包括感兴趣区域的检测技术和动态码率分配技术等；
（４）《图像与视频处理EURASIP期刊》在2013年10月刊登过一篇学术论文称，HEVC要优化视频图像的主客观质量评价方法，即视频编码中率失真优化目标，目前主要以峰值信噪比以及结构相似性指标作为评价标准，难以精确模拟人类视觉系统的功能，还有待于进一步提高和改进。
