率失真的拉格朗日优化

对于使用H.264或者更新标准编码的视频，通常会使用拉格朗日优化技术（Lagrangian optimization techniques）来选择宏块模式（macroblock mode）和估计运动矢量（estimation of motion vectors）。通过最小化R-D（rate-distortion）代价函数，从所有可能的模式中选择每个宏块的模式。在选择的过程中，失真（distortion）由同一宏块的原始信号和重建信号之间的平方差之和表示，码率为用熵编码器对宏块进行编码所需的码率。类似地，可以通过最小化R-D代价函数来有效地估计运动矢量，其中失真通常由当前宏块和运动补偿宏块之间的平方差之和表示，码率为传输运动信息（运动信息包括运动矢量和其对应的参考帧序号）所需的信息的码率。上述两个最小化问题中的拉格朗日参数取决于量化参数，而量化参数又取决于目标码率。

显然，这两种最小化都需要大量的计算。虽然可以利用循环并行化，矢量化，和其它技术优化性能，但是算法也可以选择提前对出循环计算过程。提前退出循环也会带来可能的风险：