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运动估计技术是视频压缩编码中的核心技术之一,采用运动估计和运动补偿技术可以消除视频信号的时间冗余,从而提高编码效率。研究设计高效、快速、鲁棒的运动估计算法成为目前视频压缩技术中研究的重要课题。在各种运动估计方法中,块匹配法由于其原理简单、便于实现等优点得到了普遍应用,其相关快速算法也得到了广泛的研究和发展。但是,传统的快速块匹配算法如三步法、菱形法等虽然极大地提高了搜索速度却具有易陷入局部最优的固有缺陷,这对于运动估计的质量有很大的影响,是迫切需要解决的问题。本论文中,最主要的任务是在分析和研究几种经典的运动估计算法的基础上,改进并实现一种更优的算法。本文首先阐述了基于块匹配的运动估计的基本原理,详细介绍了全搜索法和几种典型的块匹配运动估计快速算法,分析了它们各自的技术特点,通过实验数据定量地评价了各算法的优缺点。然后重点介绍了本文提出的一种改进的自适应运动估计算法——基于起始搜索点预测的准十字菱形搜索算法。此算法根据序列图像中运动矢量的十字中心偏置分布特性和运动矢量间的时空相关性,设计了一种准十字菱形搜索模板,并对静止块设定阈值直接中止搜索;结合起始搜索点预测,并根据运动类型自适应选择搜索策略。以上技术使本文算法在保证了搜索准确性的同时,很大的提高了运动估计的速度。最后,进行了系统仿真实验,来论证论文中改进的算法。通过对实验数据列表分析、比较,发现改进后的算法均优于本文介绍的经典的块匹配运动估计算法,实现了预期的研究目标。综合实验数据,可以得出以下结论:本文算法对具有小运动、中等运动和大运动的视频序列图像均能在搜索速度和搜索精度两方面保持比较优异的性能,特别是对大运动视频序列,表现的尤为明显。所以本文算法无论在搜索准确性还是搜索速度方面,与以往的快速搜索算法相比,均具有一定的优势,并且由于本算法充分利用了向量的时间和空间上的相关性来预测起始搜索点,从而使算法不容易陷入局部最优,极大的避免了出现搜索错误的可能,提高了搜索效率。