本文主要讨论视频压缩编码的运动估计与补偿技术,方块匹配方法(BMA)在非平移运动情况下的预测误差较大,同时占用编码器一半以上的运算量。本文首先讨论运动估计的快速计算方法,然后提出可变形块匹配算法(DBMA),提高运动估计的准确性。本文介绍了人眼视觉系统生理特性和视频压缩编码的理论基础,指出视频压缩的基本方法和运动估计与补偿的关键作用;介绍了视频压缩编码的系统结构,总结并比较现有的各种视频压缩编码标准,说明运动估计在实际编码系统中的使用方法及发展过程;分析真实场景的运动变化在二维图像上的参数表示方法,并概括介绍各种运动估计方法。为了降低现行系统中使用的BMA的复杂度,本文首先介绍几种有代表性的快速算法,全面总结了视频信号属性和运动场的分布特征,详细分析利用信号特征加快BMA的方法,在理论分析基础上提出自适应快速搜索算法(APFS),在相近预测质量的条件下比现行性能较好的H.264推荐算法平均减少约60%的搜索点数;提出误差曲面参数模型与搜索相结合的分数像素精度快速算法,减少约50%的分数像素精度估计运算量,实现了完整的快速BMA解决方案。本文也给出了实时转码系统的运动重估计方案,满足实际应用需要且复杂度极低。为了减小运动估计的预测误差,本文从根本上解释了BMA不能表示非平移运动的缺陷,引入基于节点位移的可变形块运动模型,给出预测精度高、运算量低且易于实现的节点位移搜索算法(NS-DBMA),有效减小预测误差。在NS-DBMA基础上,提出了快速计算方法、整数实现方法、双模式混合估计方法、分数像素精度预测方法、六边形搜索方法等改进算法,进一步降低DBMA的实现难度并提高预测精度,整个过程都以整数加法和移位运算实现,适合应用于实际编码系统。测试结果表明,综合各项改进的方法的DBMA的运算量相当于全搜索BMA的16.5%,可将预测图像质量提高3.79dB,在实际编码系统中也可以得到1.2dB的性能提升,具有广泛的应用前景。