参考帧（见图1）。
3．熵编码自适应技术
视频信息（或残差信息）经变换、量化后，利用熵编码可进一步压缩码率。以往在熵编码时由于只采用一张固定的码表，无法适应视频信息本身的统计特性，因此压缩比不高。
在Ｈ．264中采用了两种自适应的熵编码：上下文自适应变长编码（ＣＡＶＬＣ）和上下文自适应二进制算术编码（ＣＡＢＡＣ），它们都利用待编码视频信息邻近已编码像素的统计特性，因而码率压缩比（编码效率）进一步提高，而后者编码效率更高，但计算更复杂些。
4．Ｒ－Ｄ优化技术
由信息论可知，在一定失真Ｄ下，传输码率有一个最小值Ｒ，这时，
f如传送更低码率，其失真必大于Ｄ，也就是说Ｒ与Ｄ之间有一个优化的问题。我们的任务是在一定的传输码率Ｒ的限制下要求失真最小，即视频质量最好（见图2）。
仔细分析发现，这个问题十分复杂，牵涉到视频编码中一系列问题，首先是选择编码模式。如上所述，编码模式的种类很多，随着视频内容不同而不同。其次还有编码参数的选择，如多种量化节距（量化步长）、多种变换方式（ＤＣＴ、小波变换……）、多种熵编码方法等。
最近发展了一种利用拉格兰其的Ｒ－Ｄ优化算法，其大体步骤如下（以帧间编码为例）：
找出以Ｒ－Ｄ优化为目标的运动矢量ｍｉ（这和以往的按当前宏块与参考宏块之间误差最小的目标是不同的）；
其中，M为可能的编码模式集合，其失真项为：
f其中，ｓ，ｓ＇分别为当前块和参考块，Ａｉ，ｘ，ｙ分别为当前块及其中的像素值，λＭＯＴＩＯＮ为选择运动矢量的拉格兰其常数。
上述公式，可选出Ｒ－Ｄ优化时的运动矢量ｍｉ。
选择编码参数量化值Ｑ（在编码模式已自适应选择时），利用拉格兰其方法实现Ｒ一定条件下，失真Ｄ最小，具体说是拉格兰其代价函数ＪＭＯＤＥ最小。
通过调整Ｑ值，计算出ＤＲＥＣ和RREC，最后得到ＪＭＯＤＥ最小值，于是得到Ｒ－Ｄ最优时的Ｑ值。
由以上可见，其计算量是相当大的。
5．视频信号的去方块后处理
为了提高视频质量，从根本上说，应使接收者的人眼在视觉上享受到一种高质量的图像。因此，现在发展一种解码环路的去方块滤波器，
f它既能滤去由于编码造成的人为的方块效应，又能保留原图像中应有的细节、边缘等。
综上可见，目前的视频压缩编码技术已有了重大进展，在同样码率下，利用以上新的编码技术，相对于Ｈ．263或ＭＰＥＧ－4可使码率降低一半，或者说同样码率下，峰值信噪比约有2ｄＢ的提高，其代价是复杂度高（即计r