1.一种基于决策树的HEVC屏幕内容帧内快速编码算法，其特征在于：包括以下步骤：

1)对标准视频序列进行特性分析，提取有效的特征值；

2)通过标准测试序列的视频帧的选择，生成原始数据集作为训练集，在此基础上加以训练完成决策树，包括CU决策树和PU决策树；

3)读取图像，并将图像分割为若干个CTU,在执行帧内编码过程中，判断当前CU是否为边界CTU，如果是则执行标准算法完成编码，否则进行步骤4)；

4)执行快速编码，即在一定深度的决策树中，通过对该层的特征值的计算完成当前CU的划分与PU模式的选择。

2.根据权利要求1所述的一种基于决策树的HEVC屏幕内容帧内快速编码算法，其特征在于：特征值包括CU像素值的方差CUD、平均非零梯度AveGDN、CU信息熵ent以及像素种类数CNum，其中CU信息熵包括梯度信息熵GDen和像素信息熵Pixen。

3.根据权利要求2所述的一种基于决策树的HEVC屏幕内容帧内快速编码算法，其特征在于，在CU决策树中用到的特征值包括：CU像素值的方差CUD、梯度信息熵GDen和像素种类数CNum；对当前层CU的决策表现为划分或不划分，对应的在算法流程中表现为跳过或终止。

4.根据权利要求3所述的一种基于决策树的HEVC屏幕内容帧内快速编码算法，其特征在于：所述CU决策树深度为0、1和2；在深度为0时，计算CUD，若CUD＞α01,则执行快速划分，且深度加1；若CUD≤β01，若是则执行快速终止，调用当前层对应的PU决策树，β01＜α01；

在深度为1时，计算CUD、GDen和CNum，若CNum≤β11且GDen≤β12，执行快速终止，并调用当前层对应的PU决策树；若CNum＞α11且CUN＞α12，执行快速划分，且深度加1，β11＜α11；

在深度为2时，计算CUD和CNum，若CNum≤β21且CUN＜β22，执行快速终止，并调用当前层对应的PU决策树；

其余不满足上述3层CU决策树特征值判断条件的情况，按照标准算法遍历深度，即在当前层调用PU决策树，且进行深度加1。

5.根据权利要求4所述的一种基于决策树的HEVC屏幕内容帧内快速编码算法，其特征在于：CU划分中,初始标志位设置有split_Flag＝0和end_Flag＝0；CU决策树中，最终的决策结果有三种标志位状态：

1)split_Flag＝0且end_Flag＝0，代表执行PU决策树的调用，且深度加1；

2)split_Flag＝0且end_Flag＝1，代表执行PU决策树的调用，并进行快速终止；

3)split_Flag＝1且end_Flag＝0，代表执行快速划分，且深度加1，不执行PU决策树的调用。

6.根据权利要求2所述的一种基于决策树的HEVC屏幕内容帧内快速编码算法，其特征在于，在PU决策树中主要使用的特征值包括像素种类数CNum、平均非零梯度AveGDN、像素信息熵Pixen和梯度信息熵GDen，对当前层PU的决策表现为自然图像块NB和屏幕内容块SB。

7.根据权利要求6所述的一种基于决策树的HEVC屏幕内容帧内快速编码算法，其特征在于：所述PU决策树深度为0、1、2和3；

在深度为0时，计算CNum，若CNum＞γ01，PU执行NB对应的35种模式检测；

在深度为1时，计算AveGDN和Pixen，若AveGDN≤λ11且Pixen＞γ12，执行NB对应的35种模式检测；若AveGDN＞λ11，执行SB对应的IBC和PLT模式的决策；

深度为2时，计算AveGDN和Pixen，若AveGDN＞λ21且Pixen≤λ22，执行SB对应的IBC和PLT模式的决策；若AveGDN≤λ21且Pixen＞γ22，执行NB对应的35种模式检测；

在深度为3时，计算AveGDN和GDen，若AveGDN≤γ31，执行NB对应的35种模式检测；若AveGDN＞λ31且GDen＞λ32，执行SB对应的IBC和PLT模式的决策，λ31＞γ31；

其余不满足4层PU决策树特征值判断条件的情况，按照所有可能模式进行模式遍历。

8.根据权利要求7所述的一种基于决策树的HEVC屏幕内容帧内快速编码算法，其特征在于，PU模式决策中，初始标志位包括NB_Flag＝0和SB_Flag＝0；在PU决策树中，最终的决策结果有三种标志位状态：

1)NB_Flag＝0且SB_Flag＝0，代表执行所有可能模式的遍历，选出当前层的最优模式；

2)NB_Flag＝1且SB_Flag＝0，代表执行NB对应的35种模式检测，选出当前层的最优模式；

3)NB_Flag＝0且SB_Flag＝1，代表执行SB对应的IBC和PLT模式的决策，选出当前层的最优模式。