随着无人机在各个领域的广泛使用,航拍视频的质量也变得越来越受到关注,人们对于视频清晰度的要求不断提高,产生的数据量也越来越大,而机载数据链路的传输能力有限,无法满足日益增长的庞大的数据量的传输任务。当前的基于H.264的压缩方案很难更进一步降低数据量,而新的H.265的标准可以将同一段视频压缩后的数据量再降低50%左右,但同时也带来了运算复杂度的激增,耗费的时间提高了2~10倍,很难应用在实际的环境当中。针对这一现状,本文对H.265视频压缩标准的算法进行改进,结合无人机平台航拍视频的特点,设计出针对无人机航拍视频进行压缩时能够在保证现有压缩率的基础上大幅降低压缩时间的算法。主要针对视频编码过程中的两个重要环节——帧内预测和帧间预测提出优化的算法。在帧内预测的算法中,首先介绍了H.265标准中的帧内预测的主要理论,即H.265新引入的可变尺寸编码单元,分析其编码过程中导致算法复杂度提高的主要原因是对可变尺寸的具体尺寸大小的判断过程,并提出了可以利用视频图像的帧内相关性及图像编码单元的亮度方差来缩小判断的范围从而简化运算的新算法,该算法与原标准中的循环遍历的方法相比,缩小了判断的范围,减少了运算量。经过实验结果证明,该算法可以在保证压缩率没有很大变化的基础上,大约减少了36%的时间。帧间预测的算法中,首先分析了视频编码过程中的运动估计过程,在该过程中,编码单元的运动矢量搜索过程是需要耗费大量的运算时间的,而无人机航拍视频具有一定的特殊性,其画面整体一致性较强,可以通过引入全局运动估计来简化运算,据此设计了一套基于仿射模型的全局运动估计算法。经过实验证明,该算法可以保证在压缩率没有很大变化的同时,算法复杂度降低约80%左右。综上,本文提出的算法充分利用了视频图像的特征及无人机航拍视频的特点,相比于H.265的标准模型,在保证了视频的压缩率的同时,降低了压缩时间,可以在无人机平台的视频压缩方案中使用。