H264编码器利用基于Lagrangian优化算法的率失真优化模型，通过比较不同模式的失真度和编码比特率来选择最佳编码方式。在帧内预测模式选择中，使用SSD计算失真并结合量化参数QP和拉格朗日乘数Lambda来决定最小率失真值，从而确定最佳预测模式。此过程涉及SAD、SATD、SSD等多种失真度量函数，应用于不同的场景，如整数像素ME、1/2和1/4像素ME以及帧内预测模式选择。
在 H.264 视频编码标准中仅仅规定了编码后比特流的句法结构和解码器的结构，而对于编码器 的结构和实现模式没有具体的规定。然而无论编码器的结构如何，相应的视频编码的控制都是编码 器实现的核心问题。在对数字视频信号进行压缩编码时，编码器通过相应的编码控制算法以确定各 种编码模式，如宏块的划分类型、运动矢量以及量化参数等，已选定的各种编码模式进一步确定了 编码器输出比特流的比特率和失真度。
H.264 编码器采用了基于 **Lagrangian** 优化算法的编码控制模型，其编码性能相较于以往的所有 编码标准有了重大提高。
Rate Distortion Optimation (率失真优化)
在H.264编码过程中有许多的模式可以选择，有些模式的图像失真较小，但是码率却很大；有些模式的图像失真较大，但是码率却很小。人们就想了，有没有一种方法使得在不超过某最大码率的情况下，失真达到最小。
RDCost = Distortion + lamda * rate
评价 = 失真 + 系数 * 所需bit
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