视频编码技术是现代通信和多媒体技术中的重要组成部分，随着互联网技术的发展和高清视频内容的普及，对视频编码效率和压缩率的需求越来越高。HEVC（High Efficiency Video Coding，高效视频编码）标准作为新一代视频压缩技术，已经成为业界新的基准。HEVC的主要优势之一是相比于前代标准H.264/AVC，在保持相同视频质量的前提下，实现了约50%的码率节省。然而，随着4K、8K等高分辨率视频内容的出现以及移动设备的普及，对编码效率的需求还在不断提升。因此，研究HEVC后的发展趋势，提出新的编码技术，对于推动视频编码技术的进一步发展具有重要意义。
HEVC标准采用了混合视频编码框架，核心编码模块主要包括帧内预测、帧间预测、变换、量化以及熵编码。帧内预测技术用于去除视频帧内的空域相关性，通过利用周围已编码像素信息来预测当前块；帧间预测技术则用于去除视频序列中的时间冗余，通过分析不同帧之间的运动信息来进行预测；变换和量化模块用于将预测残差信号从时域变换到频域，减少视频信号的相关性，量化则进一步减少数据量；熵编码模块则对变换量化后的系数进行编码，达到压缩数据的目的。
针对HEVC标准的不足和未来视频编码技术的需求，研究者提出了一系列新技术。例如，自适应帧内滤波技术可以通过滤波器的自适应调整提高帧内预测的精度；基于纹理合成的帧内预测（PTS）技术尝试通过纹理合成来更有效地预测图像；解码端运动矢量导出（DMVD）技术是在解码端进行运动补偿预测，以减少编码器和解码器之间的差异；光流法用于从视频帧序列中提取运动信息，进而优化帧间预测；信号相关变换（SDT）技术尝试使用信号的相关性来提高变换效率；多参数CABAC概率更新技术则是在熵编码过程中根据信号特征更新编码参数，以提高编码效率。
此外，为了进一步提高编码效率，HEVC之后提出的新技术还包括对帧间预测中的自适应插值滤波器技术的改进，以提高预测精度。这些新技术的发展，都是围绕着如何进一步提高编码效率和压缩率，以及如何更好地适应不断增长的高分辨率视频内容。
未来视频编码技术的发展趋势将可能集中在以下几个方面：
1. 机器学习和人工智能技术的融合。通过机器学习算法优化编码器决策，例如通过学习不同视频内容的特性来选择最优的编码模式和参数。
2. 提高多核和并行处理能力。随着处理器技术的发展，利用多核并行处理来加速编码和解码过程，提高实时处理能力。
3. 跨媒体优化。考虑到未来媒体应用的多样化，视频编码技术需要支持不同类型的终端和网络环境，进行跨平台优化。
4. 适应新媒介和应用场景。随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新媒介的出现，需要对编码技术进行相应的调整以适应这些新应用场景。
5. 优化功耗和能效。随着移动设备的广泛使用，优化视频编码以降低功耗和提升能效也成为一项重要任务。
视频编码技术作为数字化多媒体内容传输和存储的关键技术，其发展方向将会持续受到技术进步、市场需求以及媒体形态变化的深刻影响。HEVC后视频编码技术的发展将致力于解决日益增长的高分辨率和高画质需求与有限传输带宽之间的矛盾，推动视频内容更加高效和高质量地传播。
