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。
运动估计的概述 运动估计的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。
运动估计的准则分类 运动搜索的目的就是在搜索窗内寻找与当前块最匹配的数据块，这样就存在着如何判断两个块是否匹配的问题，即如何定义一个匹配准则。而匹配准则的定义与运算复杂度和编码效率都是直接相关的，通常有如下几类比较常用的匹配函数的定义：设当前帧 f2，参考帧f1，（1）最小均方差函数（MSE）MSE(MV)=Σ|f2（x，MV）-f1(x)|2(3.34)（2）最小平均绝对值误差（MAD）等效于常用的绝对差值和（SAD）准则，性能很好，而且相对简单的硬件需求，因而得到了最广泛的应用。MAD(MV)=Σ|f2（x，MV）-f1(x)|(3.35)（3）阈值差别计数（NTD）NTD（MV）=ΣG（f2（x，MV）-f1(x)）(3.36)其中：当|α－β|>；T0 时，G（α，β）=1；当|α－β|时，G（α，β）=0(3.37)由于在用块匹配算法进行运动估计的过程中，利用匹配准则函数进行匹配误差的计算是最主要的计算量，因此，我们可以从这方面进一步减少计算量。由于图象的帧内也具有相关性，在计算误差匹配函数时，可以只让图象块中的部分像素参与运算，将块中的所有像素组成一个集合，那么参与计算的这部分像素集合就是它的子集，这种误差匹配的方法被称为子集匹配法。实验结果表明，在匹配误差无明显增加的情况下，采用子集。
