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有限的信道带宽和实时的视频通信使得视频压缩编码成为视觉应用中不可或缺的部分。视频压缩标准旨在减少与视频有关的空间和时间上的冗余。通常，减小空间上的冗余可采用DCT变换编码，而减小时间上的冗余则可通过块匹配运动估计和补偿的方法。
运动估计算法是视频压缩编码的核心技术之一，是实现帧间视频压缩的关键，快速运动估计算法正成为目前视频压缩中的研究热点。本文重点研究了基于块匹配的运动估计算法，分析了三步法(TSS)、四步法(FSS)、二维对数法(TDL)、交叉法(CS)和菱形法(DS)等一些典型的基于块匹配的运动估计算法，在此基础上对梯度法进行了改进，并提出了正方形梯度下降(SGDS)算法。此外，又并根据运动矢量的中心分布特性提出了一种效率更高的运动估计算法—十字交叉梯度下降算法(CCGDS)。该算法充分利用了图像序列运动矢量的时间、空间分布特性—中心偏移性和相关性，设计了十字型和交叉型两种模板，在搜索过程中采用组合模板来提高块匹配的搜索速度。实验结果表明，该算法在速度和准确性方面都有了较大的提高。