目录：
1.编解码框架差异
2.压缩性能比较
3.各模块技术差异汇总
4.块划分结构
5.帧内预测
6.帧间预测
7.去块滤波
8.SAO滤波
9.Tile
10.WPP
11.Dependent slice
12.其他技术
1. H.264与H.265的主要差异
H.265仍然采用混合编解码，编解码结构域H.264基本一致，
主要的不同在于：
Ø 编码块划分结构：采用CU (CodingUnit)、PU(PredictionUnit)和TU(TransformUnit)的递归结构。
Ø 基本细节：各功能块的内部细节有很多差异
Ø 并行工具：增加了Tile以及WPP等并行工具集以提高编码速度
Ø 滤波器：在去块滤波之后增加了SAO（sample adaptive offset）滤波模块
Fig.H.265的框架图
2. 压缩性能比较
PSNR计算方式
H.265/HEVC HM-9.0 和H.264 JM-18.4 的BD-rate 比较：
AllIntra case: 22%
RandomAccess case: 34%
LowDelay case: 37%
3. 各模块技术差异汇总
4. 块划分结构
在H.265中，将宏块的大小从H.264的16×16扩展到了64×64，以便于高分辨率视频的压缩。
同时，采用了更加灵活的编码结构来提高编码效率，
包括编码单元（CodingUnit）、预测单元（PredictUnit）和变换单元（TransformUnit）。
如下图所示:
其中:
编码单元类似于H.264/AVC中的宏块的概念，用于编码的过程。
预测单元是进行预测的基本单元，
变换单元是进行变换和量化的基本单元。
这三个单元的分离，使得变换、预测和编码各个处理环节更加灵活，
也有利于各环节的划分更加符合视频图像的纹理特征，
有利于各个单元更优化的完成各自的功能。
RQT是一种自适应的变换技术，这种思想是对H.264/AVC中ABT（AdaptiveBlock-size Transform）技术的延伸和扩展。
对于帧间编码来说，它允许变换块的大小根据运动补偿块的大小进行自适应的调整；
对于帧内编码来说，它允许变换块的大小根据帧内预测残差的特性进行自适应的调整。
大块的变换相对于小块的变换，一方面能够提供更好的能量集中效果，并能在量化后保存更多的图像细节，但是另一方面在量化后却会带来更多的振铃效应。
因此，根据当前块信号的特性，自适应的选择变换块大小，如下图所示，可以得到能量集中、细节保留程度以及图像的振铃效应三者最优的折中。
Fig. 灵活的块结构示意图
5. 帧内预测模式
本质上H.265是在H.264的预测方向基础上增加了更多的预测方向
H.265：所有尺寸的CU块，亮度有35种预测方向，色度有5种预测方向
H.264：亮度 4x4块9个方向，8x8块9个方向，16x16块4种方向，色度4种方向
H.264的帧内预测方向:
H.265的帧内预测方向：
6. 帧间预测
本质上H.265是在H.264基础上增加插值的抽头系数个数，改变抽头系数值以及增加运动矢量预测值的候选个数，以达到减少预测残差的目的。
H.265与H.264一样插值精度都是亮度到1/4，色度到1/8精度，但插值滤波器抽头长度和系数不同.
H.265的增加了运动矢量预测值候选的个数，而H.264预测值只有一个
H.265的空域候选项：
H.265时域共同位置候选项
7. 去块滤波
本质上H.265的去块滤波与H.264的去块滤波及流程是一致的，做了如下最显著的改变：
Ø 滤波边界： H.264最小到4x4边界滤波；而H.265适应最新的CU、PU和TU划分结构的滤波边缘，最小滤波边界为8x8，
Ø 滤波顺序：H264先宏块内采用垂直边界，再当前宏块内水平边界；而H.265先整帧的垂直边界，再整帧的水平边界
ALF在编解码环路内，位于Deblock和SAO之后，
用于恢复重建图像以达到重建图像与原始图像之间的均方差（MSE）最小。
ALF的系数是在帧级计算和传输的，可以整帧应用ALF，
也可以对于基于块或基于量化树（quadtree）的部分区域进行ALF，
如果是基于部分区域的ALF，还必须传递指示区域信息的附加信息。
8. 采样点自适应偏移（Sample AdaptiveOffset）滤波
SAO(sample adaptive offset)滤波其实就是对去块滤波后的重建像素按照不同的模板进行分类，并对每一种分类像素进行补偿, 分类模板分为BO(Band offset)和EO(Edge offset)。
BO分类：
EO分类模块：
SAO在编解码环路内，位于Deblock之后，通过对重建图像的分类，对每一类图像像素值加减一个偏移，达到减少失真的目的，从而提高压缩率，减少码流。
采用SAO后，平均可以减少2%~6%的码流,而编码器和解码器的性能消耗仅仅增加了约2%。
9. Tile
Tile： 将图像分割为矩形区域。
其主要目的是增强并行处理性能。
每个tile区域相当于一幅子图像，可独立的以LCU块为单位进行编解码。
一个Tile块为基本的并行单元，每个Tile为一个子码流
10. WPP
WPP: 全称为wavefront parallel process，以LCU行为基本的编码单位。
以一行LCU块为基本的并行单元，每一行LCU为一个子码流
11. Dependentslice
Dependent slice：该技术可以理解为对原先Slice NALU的数据划分，使其可以适合更加灵活的打包方式。
Slice 和dependent slice 的示意图如下
12. 其他相关技术
Ø Transform_skip模式：transform_skip_flag，该模式不进行变换，但是要进行量化，该模式对文本桌面视频有较好效果
Ø 内部比特深度增加：为了保证中间预测、变换以及量化过程中的内部比特精度，以达到更好的压缩性能