-
传统的压缩编码是建立在香农（Shannon）信息论基础上的，它以经典的集合论为基础，用统计概率模型来描述信源，但它未考虑信息接受者的主观特性及事件本身的具体含义、重要程度和引起的后果。因此，压缩编码的发展历程实际上是以香农信息论为出发点，一个不断完善的过程。32057
- 上一篇：列车通信网络国内外研究现状
- 下一篇：国内外延迟焦化研究现状和发展趋势
从不同角度考虑，数据压缩编码具有不同的分类方式。
按信源的统计特性可分为预测编码、变换编码、矢量量化编码、子带－小波编码、神经网络编码方法等。
数眼的视觉特性可能基于方向滤波的图像编码、基于图像轮廓－纹理的编码方法等。
按图像传递的景物特性可分为分形编码、基于内容的编码方法等。论文网
随着产业化活动的进一步开展，国际标准化组织于1986年、1998年先后成立了联合图片专家组EG和运动图像压缩编码组织MPEG。EG专家组主要致力于静态图像的帧内压缩编码标准ISO/IEC10918的制定；MPEG专家组主要致力于运动图像压缩编码标准的制定。经过专家组不懈的努力，基于第一代压缩编码方法（如预测编码、变换编码、熵编码及运动补偿等）的三种压缩编码国际标
众所周知，人类通过视觉获取的信息量约占总信息量的70%，而且视频信息具有直观性、可信性等一系列优点。所以，视讯技术中的关键技术就是视频技术。
运动估计早期算法的不足：
• 没有利用图像本身的相关信息，不能根据物体运动的剧烈程度自适应的改变搜索起点和搜索半径；
• 以菱形法为例，对背景图像，也要经历从大模板到小模板的转换过程，至少需要13个搜索点，搜索速度还有待改进；
• 对于运动剧烈的图像，从原点开始搜索时，要经过多次搜索才能找到匹配点，搜索点过多，且容易陷入局部最优点。
近年来提出的新算法
针对以上不足，近几年来，针对序列图像的时空相关性和人眼视觉特性，提出了许多改进算法，主要从以下几个方面着手：
• 预测搜索起点
利用相邻块之间的运动相关性选择一个反映当前块运动趋势的预测点作为初始搜索点，这个预测点一般比原点更靠近全局最小点。从预测点开始搜索可以在一定程度上提高搜索速度和搜索精度。
• 中止判别条件
利用相邻块的相关性自适应的调整终止阀值，当搜索值小于该值时，则认为满足条件，跳出后面的搜索过程。
随着铁路运输速度和要求的不断提高，高清监控运动估计算法成为不可或缺的方式，正在快速地进入我们的视野，成为铁路监控行业一颗璀璨的明星。结合无线、移动通信的快速发展，以视频分析技术为核心的无线多媒体传感网得到铁路行业的人们的普遍关注，而作为视频压缩编码的核心算法之一的运动估计算法得到了业界人士以及学术团体的普遍关注
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许多子块，然后对当前帧中的每一块根据一定的匹配准则在相邻帧中找出当前块的匹配块，由此得到两者的相对位移，即当前块的运动矢量。在H.264标准的搜索算法中，图像序列的当前帧被划分成互不重叠16×16大小的子块，而每个子块又可划分成更小的子块，当前子块按一定的块匹配准则在参考帧中对应位置的一定搜索范围内寻找最佳匹配块，由此得到运动矢量和匹配误差。运动估计的估计精度和运算复杂度取决于搜索策略和块匹配准则。这里使用H.264推荐算法UMHexagonS（Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search）作为DSP实现的算法参考，与FS算法比较，它在保证可靠搜索精度的前提下大幅降低搜索复杂度。同时使用绝对差和（SAD, the Sum of Absolute Difference）标准作为匹配准则，它具有便于硬件实现的优点。现阶段已广泛应用于国内外各个行业领域。