转载自：雷霄骅 https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/45936267
运动搜索可以分成两种基本类型：
运动搜索（运动估计）知识
（1）全局搜索算法。该方法是把搜索区域内所有的像素块逐个与当前宏块进行比较，查找具有最小匹配误差的一个像素块为匹配块。这一方法的好处是可以找到最佳的匹配块，坏处是速度太慢。目前全局搜索算法极少使用。在X264中包含以下几种运动搜索方法：（2）快速搜索算法。该方法按照一定的数学规则进行匹配块的搜索。这一方法的好处是速度快，坏处是可能只能得到次最佳的匹配块。
（1）菱形搜索算法（DIA）论文《X264的运动估计算法研究》中曾经评测了几种运动搜索算法的性能。文中采用了“Foreman”（运动剧烈）、“Carphone”（中等运动）、“Claire”（运动较小）几个视频作为实验素材，搜索范围为设置为16，实验的结果如下表所示。
以搜索起点为中心，采用下图所示的小菱形模板（模板半径为1）搜索。计算各点的匹配误差，得到MBD（最小误差）点。如果MBD点在模板中心，则搜索结束，此时的MBD 点就是最优匹配点，对应的像素块就是最佳匹配块；如果MBD点不在模板中心位置，则以现在MBD点为中心点，继续进行小菱形搜索，直至MBD点落在中心点为止。
4x4的像素块采用菱形搜索算法搜索的示意图如下所示。
（2）六边形搜索算法（HEX）
该方法采用1个大模板（六边形模板）和2个小模板（小菱形模板和小正方形模板）。具体的搜索步骤如下：
步骤1：以搜索起点为中心，采用图中左边的六边形模板进行搜索。计算区域中心及周围6个点处的匹配误差并比较，如最小MBD 点位于模板中心点，则转至步骤2；否则以上一次的MBD 点作为中心点，以六边形模板为模板进行反复搜索。
步骤2：以上一次的MBD 点为中心点，采用小菱形模板搜索，计算各点的匹配误差，找到MBD 点。然后以MBD点为中心点，采用小正方形模板搜索，得到的MBD点就是最优匹配点。
4x4的像素块采用六边形搜索算法搜索的示意图如下所示。
（3）非对称十字型多层次六边形格点搜索算法（UMH）
该方法用到了下图所示的多个搜索模板，相对比较复杂，目前还没有仔细研究。记录一下步骤：
步骤0：进行一次小菱形搜索，根据匹配误差值和两个门限值（对于一种尺寸的宏块来说是固定大小的threshold1和threshold2）之间的关系作相应的处理，可能用到中菱形模板或者正八边形模板，也有可能直接跳到步骤1。
步骤1：使用非对称十字模板搜索。“非对称”的原因是一般水平方向运动要比垂直方向运动剧烈，所以将水平方向搜索范围定为W，垂直方向搜索范围定为W/2。
步骤2：使用5x5逐步搜索模板搜索。
步骤3：使用大六边形模板搜索。
步骤4：使用六边形搜索算法找到最优匹配点。
（4）连续消除法（ESA、TESA）
该方法是一种全搜索算法，它对搜索区域内的点进行光栅式搜索，逐一计算并比较。
