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本发明公开了一种基于参数选择的视频编码算法优化方法，包括：S1，通过R‑D‑T综合性能评价指标，将率失真性能和编码复杂度进行综合分析；S2，分析参数间的相关性，定量计算参数的耦合系数，根据耦合系数对参数进行排序；S3，通过参数选择算法，在第一个循环中，获得一组最优参数组合；第二个循环在第一个循环的基础上加入编码时间限制，基于同一个参数的取值越小，则编码时间越短的规律，在第一个循环得到的最优参数组合的基础上，通过实际编码时间与目标编码时间对比来确定增大或减小参数取值，比较不同参数调整后的RDTscore，从而找出综合性能最好的参数作为本轮参数调整的对象，直到在误差允许的范围内达到目标复杂度。

本发明提供了一种在一个编解码块中，融合多种采用不同类型的匹配参数来表示参考关系的基元的数据压缩方法和装置。本方法和装置，根据图像的局部特性，灵活使用最适当类型的匹配参数来表示一个当前基元的样值与其参考样值（也称预测样值）之间的关系（称为参考关系或预测关系或匹配关系），达到整体消耗最少的比特数对当前块进行编码，从根本上减少数据压缩，特别是匹配方式所需要的比特数，大大提高编码效率。

本发明公开了一种帧间的拉格朗日乘子优化方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：获取目标编码视频当前时刻的位置向量，位置向量的值对应每帧λ的放缩系数，根据当前时刻的位置向量计算当前时刻的适应值，根据当前的适应值利用灰狼优化算法计算目标编码视频的下一时刻的位置向量，根据下一时刻的位置向量计算下一时刻的适应值，依次迭代，直至当下一时刻的适应值达到预设值或者达到最大迭代次数，得到最优放缩系数，根据最优放缩系数计算得到最优λ。本方法中灰狼优化算法可优化非线性不可导问题，算法中每只狼的位置对应每一次的帧级λ搜索值，实现了在有效计算次数内搜索出帧级最优λ，使得编码器具有更高的压缩效率。

本发明公开了一种快速帧级自适应拉格朗日乘子优化方法、系统及设备，本方法通过计算目标编码视频序列的序列内容因子；计算每个P帧的传播权重,并根据每个P帧的传播权重和序列内容因子计算得到每个P帧的第一最优放缩系数；传播权重用于表征每个P帧被参考的程度；根据序列内容因子，计算每个I帧的第二最优放缩系数、每个B帧的第三最优放缩系数和每个b帧的第四最优放缩系数；根据第一最优放缩系数、第二最优放缩系数、第三最优放缩系数和第四最优放缩系数，计算目标编码视频序列中每一帧的最优拉格朗日乘子；最优拉格朗日乘子用于对目标编码视频序列中每一帧进行编码。本发明通过有效计算出最优拉格朗日乘子，能够提高编码质量和效率。