設當前要編碼塊E的運動矢量為MVp。如果運動矢量的值MVp≥T，則與E塊相鄰的各塊間運動的相關性較高，表明該區(qū)域的變化比較平緩；如果運動矢量的值MVpT，則與E塊相鄰的各塊間運動的相關性較低，表明該區(qū)域變化比較劇烈。通過對missa、grandmother、carphone、salesman的檢測可知，取閾值T=2。

3 自適應運動估計算法
結合上述DCS算法和閾值的確定，可采取先對視頻圖像的運動塊進行閾值的判斷，再根據(jù)判斷結果進行最佳匹配塊的搜索。具體搜索步驟描述如下：
Step 1：判斷當前塊運動矢量MVp和閾值確大小。若MVp≥T，則進入Step 2；若MVpT，則進入Step 5。
Step 2：用LDCSP在搜索區(qū)域中心及周圍8個點進行匹配運算，然后判斷，找出MBD點。若MBD點位于中心點，說明宏塊是靜止的，DCS算法一步結束，得到最優(yōu)匹配塊；否則進行Step 3。
Step 3：若MBD點為LDCSP模版的小十字處，以該點為中心構建SDCSP進行匹配計算，若MBD點位于中心點，所得MBD點為所求。否則，進入Step 4。
Step 4：若MBD點為LDCSP模版的大十字處，以該點為中心構建LCSP進行匹配計算，進入step 2。
Step 5：用LDCSP在搜索區(qū)域中心及周圍5個點進行匹配運算，然后判斷，找出MBD點。若MBD點位于中心點，所得MBD點為所求；否則繼續(xù)Step 5。
算法流程圖如圖3所示

4 實驗結果及說明
用搜索時間和PSNR值兩個指標來驗證DCS的性能。本節(jié)實驗用到的所有視頻文件均為QCIF(Quartet commonintermediate format)格式。實驗以主頻1．8GHz的PC機上運行的VisualC++6．0為平臺。測試對象為：missa、salesman、news、grandmother、foreman、carphone、claire，搜索范圍為16×16的矩形框，量化范圍為2～12，測試序列中每幀圖像的大小為176×144。