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近年来，随着多媒体技术、计算机网络与通信技术的快速发展，视频数字信号的处理技术也不断地更新与发展。运动估计是视频压缩技术中最重要的组成鄙分，其搜索范围和准确性直接影响着编码的优劣。
对视频序列进行压缩时，需要消除帧间的时间冗余来提高压缩效率。块匹配运动估计就是其中最常用的一种方法，它使用块匹配算法(BMA)寻找当前块在参考帧中的匹配块。如果以预测误差作为衡量标准，完全搜索方法(FS)是最好、最简单的块匹配算法。它具有高可靠性、规则的数据流和固定的运算次数，特别适合硬件实现。然而它的计算复杂性太高，搜索时间长，不适合实时应用。为此，人们提出了各种快速块匹配算法。大多数快速块匹配算法是通过限制搜索位置的数目来减少计算量的。以上的各种方法都是基于下述假设的：随着搜索位置远离全局最小点，匹配失真将单调增加。但对于实际的视频信号，这个假设不总是正确的往往会陷入局部极小点。因此要选取合适的搜索点，即要提高了匹配速度，又要减少陷入局部极小的可能性。
本文首先对运动估计的原理、准则进行了深入的探讨，详细的介绍了块匹配搜索算法中全搜索法和三步搜索法及半像素搜索法，并进行比较和分析。在兼顾图像质量和搜索时间的基础上，介绍了一种对块匹配全搜索法进行改进的搜索算法一分层的块匹配搜索法。重点对分层的块匹配搜索法的粗搜索和细搜索进行阐述说明，给出了算法的硬件实现方案。并将估计的运动矢量作为摄像机的云台控制参数，完成对摄像机的自动跟踪。