现如今虚拟现实技术日益成熟,360度全景视频作为一种提供浸入式体验的新颖内容载体已经引起越来越多的关注,其逐渐成为计算机科学,军事和工商业等应用领域的研究热点。与传统视频相比,360度全景视频场景覆盖范围更广,数据量更大,但同时带来的问题是传输更加费时,所占用的存储空间以及传输带宽也更多,对设备的硬件要求也更高,因此编码效率问题亟待解决。本论文针对通用视频编码标准H.266/VVC（Versatile Video Coding,VVC）下360度全景视频编码复杂度过高造成编码时间长的问题,探究在保证一定编码性能的情况下减少编码时间的方法。主要研究内容具体如下:首先,针对在360度全景视频编码过程中,因块划分方式决策过程编码复杂度较高而导致编码时间过长的问题,本文提出了一种块划分方式快速决策算法。本算法首先利用等距矩形（Equirectangular Projection,ERP）映射格式下两极和赤道处采样不均匀的特性对整幅图形进行区域划分,初步缩小当前编码单元（Coding Unit,CU）所在的编码树单元（Coding Tree Unit,CTU）的编码深度区间。接着利用引入的交流系数能量对CTU进行图像纹理复杂度的判定,进一步限制当前CTU的编码深度区间。然后利用CTU的空间相关性进一步减小当前CTU的编码深度区间。最后借助当前CTU的编码深度区间实现当前CU的编码深度预测以及划分方式的提前终止,这一改进极大地减少了相应块划分方式下的率失真代价值（Rate Distortion Cost,RDC）的计算量。实验结果表明,提出的算法比原始算法平均节省了44.06%的编码时间,与此同时,引起较少的码率增加和较低的峰值信噪比下降。其次,针对在360度全景视频编码时,因编码模式决策过程造成的编码耗时大的问题,本文提出了一种编码模式快速决策算法。本算法首先利用相邻编码深度间编码模式的相关性,对编码模式数量进行初步筛减。接着利用哈达玛变化代价值的倍数关系,对编码模式数量进行进一步筛减。该算法通过减少编码模式数量进而减少了相应编码模式下代价值的计算量,实现了快速编码。与VVC标准的原始算法相比,提出的算法平均编码时间缩短了27.63%,同时码率增加和峰值信噪比下降均不明显。此外,由于块划分方式决策过程和编码模式决策过程都属于帧内预测过程,本文还将两种算法进行结合生成了帧内预测快速算法。在客观评价指标下,提出的算法相较于原始算法平均编码时间减少了55.77%,编码性能存在一定程度的下降。在主观评价指标下,相较于原始算法,提出的算法产生的图像失真可忽略不计。最后,针对在360度全景视频编码时,帧间预测过程计算量大的问题,本文提出了一种帧间预测快速算法。本算法首先利用已完成编码的时域相邻帧进行运动复杂度阈值的确定,然后利用已完成编码的空间相邻CU的运动复杂度对当前CU的运动剧烈程度进行预测,进而针对不同运动剧烈程度制定不同的运动搜索范围缩减策略,减少了当前CU寻找最佳运动矢量时进行率失真代价值计算的计算量。实验结果证明,与原始算法相比,提出的算法在性能几乎没有下降的情况下实现了平均0.88%的编码时间节省。