块匹配运动估计在H.264视频编码中占一半以上的计算量,其匹配速度和精度直接影响到编码的速度和质量。通常,搜索模板和搜索策略对块匹配运动估计起着决定作用。然而以往的块匹配算法没有充分利用视频序列自身的特征,大多数采用固定的搜索模板或单一的搜索策略,对具有不同运动程度的块无法进行分开处理,使块匹配运动估计缺乏适应性,一定程度上限制了编码效率的提升。针对以往算法的缺陷,为进一步提高块匹配运动估计的整体性能,本文在研究视频序列内部特征的基础上,提出了一种基于混合模板的搜索算法(Mixed Pattern Based Search, MPBS),并在研究了选取初始搜索中心的基础上,对MPBS做了进一步的改进。论文首先对块匹配运动估计的经典搜索算法进行了详细的讨论和深入的分析,总结了各种算法的优缺点。然后,论文通过研究视频序列自身的特征,详细分析了视频序列中运动矢量的中心偏置特征和相邻块之间的空间相关性。同时通过实验进行统计分析,得出了在初始搜索模板以外的运动矢量分布模型,发现有约56.8%的运动矢量分布在初始搜索模板的最小块误差点和次小块误差点之间的区域,利用这些特征和实验结果设计出了一种混合搜索模板以及相应的搜索策略,包括十字模型的初始搜索模板、直线型的后续搜索模板和两种模板混合搜索的策略。并由此在研究视频序列特征的基础上提出了快速块匹配算法MPBS。最后,论文进一步研究了预测初始搜索中心在MPBS算法中的应用及其影响,使MPBS算法得到进一步的改进。实验结果表明,在保持图像质量基本不变的情况下,本文提出的算法比几种典型的块匹配运动估计算法平均减少约50%的搜索点数。而应用了预测初始搜索中心的MPBS算法在原来基础上进一步减少约17.5%的搜索点数,同时,图像峰值信噪比提高了0.34dB。