运动估计的基本概念 在帧间预测编码中，由于活动图像邻近帧中的景物存在着一定的相关性。因此，可将活动图像分成若干块或宏块，并设法搜索出每个块或宏块在邻近帧图像中的位置，并得出两者之间。
运动估计的估计方法 一般的运动估计方法如下： 一般的运动估计方法如下：设 t 时刻的帧图像为当前帧 f（x，y），t’时刻的帧图像为参考帧f’(x，y)，参考帧在时间上可以超前或者滞后于当前帧，。
具有运动补偿的帧间预测编码中，如果运动矢量估计不准确产生的后果是什么？会不会引起解码后图像失真？ 他应该是问，编码时，如果运动矢量估计不够准确的后果吧。解码图像一定会有失真，预测的越不准确，失真会…
寻找会做运动估计的达人 运动估计基本思想是将图像序列的每一帧分成许多互不重叠的宏块，并认为宏块内所有象素的位移量都相同，然后对每个宏块到参考帧某一给定特定搜索范围内根据一定的匹配准则找出与当前块最相似的块，即匹配块，匹配块与当前块的相对位移即为运动矢量。视频压缩的时候，只需保存运动矢量和残差数据就可以完全恢复出当前块。常见的运动估计匹配准则有三种：MAD、MSE和NCCF，由于MAD没有乘除操作，不需做乘法运算，实现简单方便，所以使用较多。通常使用求和绝对误差（SAD）代替MAD。运动估计和运动补偿是AVS 中去除时间冗余的主要方法，它采用多种宏块划分方式，1P4 像素插值、双向估计和多参考帧等技术大大提高了编码效率，但同时也给编解码器增加了一定的复杂度。运动估计和运动补偿作为视频压缩编码系统的核心算法，占整个系统运算量的60%-80%。研究运动估计算法的DSP实现对整个H.264系统的嵌入式应用具有重要的指导意义。运动估计算法运动估计算法是视频压缩编码的核心算法之一。高质量的运动估计算法是高效视频编码的前提和基础。其中块匹配法（BMA，Block Match Algorithm）由于算法简单和易于硬件实现，被广泛应用于各视频编码标准中。块匹配法的基本思想是先将图像划分为。
condensation怎么用于运动估计
全搜索运动估计运动矢量图 看不太懂，不知道为什出现在我的推荐里面。
小说《三体》中的三体运动问题是否真的无解？ 具体可以参考这篇论文（http：//www. seas.gwu.edu/~simhaweb/iisc/Moore.pdf）这比三体运动的不可预测性强太多了，后者起码还是有。欢迎支持http：//item.jd.com/11709557.html。
预测编码的ADPCM 进一步改善量化性能或压缩数据率的方法是采用自适应量化或自适应预测，即自适应脉冲编码调制（ADPCM）。它的核心想法是：①利用自适应的思想改变量化阶的大小，即使用小的量化阶(step-size)去编码小的差值，使用大的量化阶去编码大的差值，②使用过去的样本值估算下一个输入样本的预测值，使实际样本值和预测值之间的差值总是最小。自适应量化在一定量化级数下减少量化误差或在同样的误差条件下压缩数据，根据信号分布不均匀的特点，希望系统具有随输入信号的变化区间足以保持输入量化器的信号基本均匀的能力，这种能力叫自适应量化。自适应量化必须有对输入信号的幅值进行估值的能力，有了估值才能确定相应的改变量。若估值在信号的输入端进行，称前馈自适应；若在量化输出端进行，称反馈自适应。信号的估值必须简单，占用时间短，才能达到实时处理的目的。自适应预测预测参数的最佳化依赖信源的特征，要得到最佳预测参数显然是一件繁琐的工作。而采用固定的预测参数往往又得不到较好的性能。为了能使性能较佳，又不致于有太大的工作量，可以采用自适应预测。为了减少计算工作量，预测参数仍采用固定的，但此时有多组预测参数可供选择，这些预测参数根据常见的信源特征求得。
H.264编码中的运动估计和补偿方法，H.264视频编码标准是由ITU-TSG16Q.6视频编码专家组联合ISC/IEC运动图像专家组共同制定的。H.264为了提高压缩率应用了一些计算度很高的。
