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高精度的预测搜索起始点方法可以减少运动估计算法的搜索点数，提高搜索速度和精度。对中值，均值，左块，SAD 比较等方法进行了理论介绍和实验分析，提出一种新的预测搜索起始点方法。该方法是利用相邻块运动矢量的相关性和运动矢量的偏向分布特征给相邻块分配不同的权重来预测搜索起始点。实验结果表明对不同种类的标准测试序列新方法比其它方法能够减少更多的搜索点数，减少搜索点数的总数达到29.24 且PSNR 提高1.71dB。