在电影电视等视频编码应用中,研究者提出了利用一种被称为知识图像的长期参考帧从而在获得跨随机访问片段参考信息的同时支持随机访问的大跨度编解码技术。面向监控系统的编码需求,本文针对大跨度编解码技术的编码端进行改进,通过对大跨度编码原方案的关键技术分析,即知识图像的提取、知识图像的合成和参考关系选择三个方面对大跨度技术进行了编码方案的优化。首先,在低延时条件下,原大跨度编码方案没有根据序列内容变化的速度来决定知识图像的更新,导致编码效率不足。针对这个问题,本文提出了一种在低延时条件下从序列中提取最优的知识图像的方案。该方案利用知识图像对视频在时域上的有益效果的变化判断是否更新知识图像,从而自适应地进行知识图像的提取。该方案在内容变化较快的序列上获得了平均1.78%的性能增益。该方案可以在满足码率约束的同时进一步提升参考知识图像的关键帧的质量,进而在所有序列上获得了平均1.96%的性能增益。该方案被AVS3标准组织采纳。其次,原大跨度编码方案的知识图像生成算法没有利用被遮挡的背景内容信息,存在编码效率不足的问题。针对这个问题,本文提出了一种基于背景合成的监控视频中知识图像生成方案。该方案利用像素点在像素级的时间连续性上加权平均得到的背景像素值来形成背景图像,将其作为知识图像能够排除固定背景上的短暂遮挡内容。在无低延时约束时,该方案在监控视频上获得了平均8.65%的编码性能提升。在低延时条件下,该方案理论上可以在背景固定的长时间序列上可获得11.2%的极限性能增益。此外,由于图像内容更为简单,该方案的背景知识图像码率比从序列中提取的知识图像平均降低了5%,缓解了码率峰值。最后,原大跨度编码方案固定了参考关系结构,没有针对监控视频进行参考关系结构的决策,没有充分发挥大跨度技术的编码效率。针对这个问题,本文对监控系统中与大跨度相关的参考结构关系进行了研究和优化。在无低延时约束条件下,本文通过分析关键帧之间的差异性决策其中的关键帧是否参考知识图像,在剧烈变化场景的序列上获得了平均0.3%的性能增益。在低延时低复杂度的约束条件下,本文通过分析不同参考结构配置下的编码性能,同时考虑硬件复杂度、编码复杂度、编码性能的权衡,选择了一种最优参考结构配置。该配置相较原始配置在所有序列上获得了2.8%的编码性能增益,并被AVS3标准组织采纳。本文通过以上三个方面的研究与优化,开展大跨度编码技术的改进,提高了监控视频的编码效率,为视频编码领域和监控系统行业做出了一定的贡献。