新一代视频编码标准H.264采用了多模式运动估计、帧内预测、多帧预测等新技术，编码效率和网络友好性都有了很大提高，逐渐成为主流的视频编码方案。运动估计是视频编码的关键环节，常见运动估计算法使用多帧参考和树状结构运动补偿，计算复杂度很高，严重制约了视频编码速度。
　　本文阐述了多种典型快速运动估计算法，对算法流程和算法关键技术进行了分析，重点对UMHS算法和S-UMHS算法进行了深入研究。在充分把握整像素运动估计各部分所占比重的前提下，对S-UMHS算法的搜索冗余部分进行优化，提出了改进的S-UMHS算法。该算法使用了提前终止技术，对搜索流程、十字搜索和六边形搜索模板进行了优化，使得运动估计性能全面提升，能够很好地完成高清视频监控的编码工作。为进一步提高运动估计速度，本文使用GPU+CPU的并行结构，提出了基于S-UMHS算法的并行算法，对运动估计部分进行并行化设计。
　　实验表明，与UMHS算法相比，所提改进的S-UMHS算法搜索点数减少80％以上，运动估计时间减少37-51％。与S-UMHS算法相比，运动估计时间减少6-16％。改进的S-UMHS算法保持了较好的率失真性能，同时保持了较高的压缩效率，能够满足超大尺寸图像的压缩要求。基于S-UMHS算法的并行算法大大提升了运动估计速度，编码速度可以达到74f/s，适用于实时性要求高的应用场合。
　　综上所述，改进的S-UMHS算法和并行运动估计算法具有各自的优势，将优势互补才能更好服务于实际应用。