信息时代，随着Internet的发展、数字高清晰电视、网络电视和3G技术的应用，视频压缩编码技术越来越受到重视，它作为计算机多媒体技术的一个分支学科，近年来在国际上逐渐成为研究热点。 ISO/IEC制定的MPEG-X和ITU-T制定的H.26X两大系列视频编码国际标准的推出，开创了视频通信和存储应用的新纪元。不同的视频编码标准有一个共同的不断追求的目标，即在尽可能低的码率(或存储容量)下获得尽可能好的图像质量；而且，随着市场对图像传输需求的增加，如何适应不同信道传输特性的问题也日益显现出来。这就是IEO/IEC和ITU-T两大国际标准化组织联手制定的视频新标准H.264所要解决的问题。H.264标准使运动图像压缩技术上升到了一个更高的阶段，在较低带宽上提供高质量的图像传输是H.264的应用亮点。 本文研究视频压缩编码的重要算法，在H.264参考软件平台上做了试验，主要工作分为两个部分： 第一：对整像素的运动估计/补偿，提出了一种快速的并行搜索块匹配算法。利用视频序列的时空相关性建立比较理想的起始搜索点，并把由这个起始点决定的搜索窗分成三个区域，候选点离散地分布在搜索窗内，搜索在这三个区域同时进行。候选点的分布充分考虑了视频序列的各种可能的运动情况，定义了提前结束搜索的条件，在恰当的时候及时地避免了不必要的搜索，提高了匹配速度。本文的算法在性能上接近全局搜索策略，在速度上接近于传统的块匹配算法，比H.264的UMHexagonS算法也有一定的提高。 第二：关于变换和量化，提出了“基于小块做预测，基于大块做变换量化”的思想。本文结合图像处理的角度，通过大量的试验分析和统计，具体分析了不同大小块变换对视频压缩系统的影响。将预测基于小块(4×4)做，变换和量化基于大块(8×8)做，保证了预测的准确性，并且利用了大块变换能更好的去除数据空间相关性的特点。 试验表明，针对以上两个方面的视频压缩算法的研究均在不同程度上提高了编码效率和性能。