1.一种基于参数选择的视频编码算法优化方法，其特征在于包括如下步骤：

S1，通过R‑D‑T综合性能评价指标，将率失真性能和编码复杂度进行综合分析；

S2，分析参数间的相关性，定量计算参数的耦合系数，根据耦合系数对参数进行排序；

S3，通过参数选择算法，按照参数优化顺序依次确定每个参数的取值选项，该算法包括两个循环，在第一个循环中，参数按相关性顺序依次进行迭代，每个参数又根据其候选取值进行迭代，下一个参数取值的确定过程在上一个参数最优取值的基础上进行，最终获得一组最优参数组合；第二个循环在第一个循环的基础上加入编码时间限制，依次进行迭代，基于同一个参数的取值越小，则编码时间越短的规律，在第一个循环得到的最优参数组合的基础上，通过实际编码时间与目标编码时间对比来确定增大或减小参数取值，比较不同参数调整后的RDTscore，从而找出综合性能最好的参数作为本轮参数调整的对象，其他参数保持不变；更新参数组合，继续执行第二个循环直到在误差允许的范围内达到目标复杂度；

增大或减小参数取值，是将参数取值改为相邻的参数取值；

参数选择算法，是基于viterbi的参数选择算法，包括如下步骤：

S31，按照参数优化顺序依次确定每个参数的取值选项，参数集表示为

M表示参数的个数，每个参数的取值空间表示为Pm＝{pm1,pm2,…,

pmk,…,pmKm}，第m个参数的候选取值个数为Km；

S32，进入第一循环，所述第一循环包括m循环和k循环，先进入m循环，m初始值为1，当m≤M时，进入k循环，k初始值为1，当k≤km时，进行取值操作，取pmk作为实际编码Paramthis，使用Paramthis编码，根据编码结果计算RDTscore，并更新当前参数组合的实际编码时间Tr(Paramthis)，随后k递增，继续进行k循环，直至k>km时跳出k循环，m递增，继续进行m循环，直至m>M时，跳出m循环，将RDTscore最小的Paramthis作为最优编码Parambest，连同Tr(Paramthis)输出，将Parambest作为目标参数组合S33，进入第二循环，所述第二循环包括Tr循环和m’循环，先进入Tr循环，当|Tr(Paramthis)‑Tt|>TE时，进入m’循环，否则跳出Tr循环，并直接输出 所述Tt是目标编码时间，所述TE是允许的编码时间误差，m初始值为1，当m≤M时，进行第一判断，如果Tr(Paramthis)‑Tt>0，取pm(k‑1)作为实际编码Paramthis，如果Tr(Paramthis)‑Tt<0，取pm(k+1)作为实际编码Paramthis，使用第一判断后的Paramthis编码，根据编码结果计算RDTscore并更新Tr(Paramthis)，进行第二判断，如果根据Paramthis编码结果计算的RDTscore，小于根据Parambest编码结果计算的RDTscore，将Paramthis作为 1≤k≤km时，继续进行Tr循环，否则m递增，并继续进行Tr循环，直至m>M时，跳出m’循环和Tr循环，并输出 和Tr(Paramthis)。

2.如权利要求1所述的一种基于参数选择的视频编码算法优化方法，其特征在于所述步骤S1包括如下步骤：S11，将编码复杂度进行归一化处理：

其中EncodingTime表示当前编码时间，EncodingTime(AnchorPreset)表示预设模式的编码时间；

S12，定义统一的综合性能评价指标：

RDTscore为单位复杂度的编码性能增益，即相同复杂度代价下，RD性能的提升量，RDTscore越小即表明该选项更优，BDBR表示RD性能。

3.如权利要求1所述的一种基于参数选择的视频编码算法优化方法，其特征在于所述步骤S2中定量计算参数的耦合系数，包括如下步骤：S21，参数pi和pj取值单独改变，导致RD性能分别改变为 和 两个参数同时改变

导致的RD性能改变为 定义参数间相关性系数 如下：

S22，度量参数pi与其他参数间耦合关系，定义参数pi的耦合系数Θpi如下：

其中pj表示所选参数集中除pi外的参数，m为pj的个数。