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为了降低质量可分级视频编码算法的复杂度，提出一种基于模式识别的质量可分级视频编码算法。该算法将自组织神经网络用于可分级视频编码，利用较粗糙的特征模式库对图像编码生成基本质量层，通过精细的特征模式库对重建图像质量较差的部分区域编码生成质量增强层，从而实现质量可分级编码。仿真实验结果表明，该算法具有较好的质量可分级编码性能，在高压缩比情况下，其压缩性能优于传统的粗粒度质量可分级编码算法。