H.264是ITU-T和MPEG组联合专家组JVT制定的视频编码标准,这一编码标准可获得很高的编码效率,尤其是在低码率方面比MPEG-4有明显提高,适合低宽带、高质量网络视频应用的需要。但是,H.264为了提高编码效率,采用了许多高计算复杂度的算法,使编解码计算量很大,因此降低编码的复杂度且保证编码的相对质量是一个有意义的研究领域。 为了方便H.264在低码率高时性应用系统中的实现,须对其编码算法进行优化。经过对H.264编码器的分析可以得出,运动估计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消除视频信号的时间冗余以提高编码效率。因此,如何提高运动估计的效率,使运动估计算法搜索过程更健壮、更快速、更高效成为目前研究的热点之一。 在深入研究现有快速运动估计算法的基础上,通过分析静态宏块和亚宏块的分布特性以及低层块运动矢量对高层块运动矢量的预测特性和影响特性,提出了自适应块匹配算法、基于统计规律的模式过滤算法和分等级多层次的模式过滤算法等运动估计算法,并可以较小的图像质量损失代价就得到与全搜索相当的效果。以上算法充分利用了序列图像的运动矢量时间、空间分布特性和相关性。根据实验统计的数据资料,有效的过滤和排除了一些候选模式的选择判断过程,提高了快速块匹配的搜索速度。实验结果表明,算法在速度和准确性等方面有了较大的提高,也对峰值信噪比降低和码率升高等问题进行了有效的控制。