随着近年来多媒体技术的飞速发展,许多应用领域对视频图像的实时压缩提出了更高的要求,快速、高效的压缩算法是解决这一问题的关键。运动估计作为实现视频压缩的核心技术,也是压缩编码中运算最复杂、最耗时的环节,在视频编码中,运动估计的计算量占50%-80%,从而成为这一领域最有挑战性的研究课题。另一方面,由于基于块匹配的运动估计简单且易于实现,因此被当前的所有视频编码国际标准所采用。基于块匹配的运动估计由于其简单易实现性而被当前的所有视频编码国际标准所采用。全搜索块匹配法是最简单最直接的块匹配运动估计法,但是由于其运算复杂度太高很难应用于实时视频编码中,从而业界提出了很多种快速块匹配运动估计方法。本文首先分析了块匹配运动估计中运动矢量的分布特点,得到运动矢量中心偏置性和时空相关性的两个重要特性,并对现有文献中比较经典和著名的快速算法进行了科学合理的归类分析。在对运动估计和粒子群优化算法(PSO)进行深入分析的基础上,本文创造性的将PSO算法应用于块匹配运动估计领域,并对PSO算法中涉及到的参数通过理论及实验分析,并确定最终取值。最后,本文分析了标准PSO算法在运用于块匹配运动估计领域存在的三方面不足,在将标准PSO算法结合了运动矢量分布特性及粒子变异特性的基础上,对标准PSO算法的三个不足进行了改进,提出了改进的PSO算法,使得改进后的PSO算法拥有更快的搜索速度和更佳的搜索性能。