网络带宽依然在不断增长(尤其是在本地网),最后一公里的高速接入日益普及;另一方面的情况是大容量的磁盘、FLASH 移动存储盘和激光盘的容量不断增大,使得传送和储存数据的成本不断地下降。不仅使人发问:我们孜孜不倦的搞视频压缩高级算法还有多少意义?我们可以看到,算法的复杂性日益增加,但性能的提高却接近边缘。是什么还在要求更高的压缩速率?还有被我们遗忘的地方吗?还有什么应用让我们继续追求更精妙的压缩算法? 在作者看来,这个应用领域就是移动视频服务。无线频谱这种稀缺资源的有限性决定了我们必须继续对视频压缩技术进行研究。即使伴随UMTS/IMT2000 的到来,移动终端可以获得的数据速率也限制在144Kbit/s,在微蜂窝的时候最高能达到的速率上限也在2Mbit/s。144Kbit/s 的速率对于较高质量的视频传输来讲,仍然是有限的。因此,可以预见,移动终端的空中接口这个瓶颈使得我们必须继续进行视频压缩。另一方面,移动终端领域开发视频压缩算法,在其低功耗和实时性要求下,也是异常困难的。为了减少计算的复杂性和运动估计的功耗,业界提出了许多快速算法,例如2-D 的对数搜索,三步搜索,联合搜索。尽管这些方法减少了功耗,其结果是视频压缩性能的降低,因为这些算法的本质是减少了运动搜索的空间。为了实现运动搜索的低功耗,在电路领域又提出了搜索窗口和时钟管理的措施。但这些方法都是在牺牲视频压缩比性能的基础进行的折中,并没有强调算法映射结构上做出处理。本论文提出了一种新的解决MPEG-4 运动估计运算的低功耗实时处理器架构。其基础是采用了心肌阵列并行处理技术和低功耗控制电路。运动估计的繁复运算通过心肌阵列分布式运算得到有效处理。从理论上看,心肌阵列有其简单易理解性,然后,由于FPGA 的互联网络有限性,设计这样一个阵列仍有许多值得注意的问题。论文提出使用保守近似处理在全局运动估计中减少功耗,其本质是消除不必要的冗余运算。宏块的最小误差匹配是一个典型的串行操作过程。论文新提出的方法是在进行绝对匹配前使用保守计算,如果保守误差值与最小误差差别过大,则不进行绝对误差计算。总的说来,论文实现了两个目标:通过心肌阵列实现了实时的运动估计编码,通过在算法层次引入控制电路,降低运动估计电路的功耗。