视频压缩技术一直是视频处理领域的一门关键技术,也一直是研究的热点。随着多媒体技术和网络的发展,人们对于视频压缩及实时传输的要求也不断提高。矢量量化(VQ)是一种简单高效的图像压缩算法,同时其算法结构简单,适合于硬件实现。同时,运动估计作为一种常用的视频编码技术,可以用于消除视频序列中的时间冗余。因此,如果将矢量量化和运动估计相结合,即在视频编码中,静态帧编码策略为矢量量化,而动态预测帧的编码策略为运动估计,就可以将两者的优势相结合,在保持图像质量的基础上进一步提高压缩率。首先,在视频编码的静态帧方面,提出了一种基于旋转压缩码书的矢量量化算法(VQ),并设计了硬件结构。该算法充分利用了码书之间方向上的相关性,将各个码书旋转后进行压缩存储,编码时将旋转压缩码书恢复后进行编码,从而大幅降低了需要存储的码书数量。在硬件实现时相较于典型的矢量量化算法减少了75%的存储空间和75%的输入带宽,而PSNR平均只降低0.28dB。其次,在视频编码的帧间预测编码方面,文章设计了一个全搜索运动估计模块结构,并讨论了其低功耗实现。之后又继续分析讨论了一些快速运动估计算法,如对角线匹配策略的运动估计算法和菱形搜索运动估计算法,并针对这些算法设计了相应的硬件结构。最后,由于课题组已经在传统矢量量化算法的基础上,开发了一种快速矢量量化算法PDVQ算法,并且设计完成了PDVQ芯片。因此,在已有的成果基础上,设计了一个基于PDVQ的视频编码系统的实现方案,该结构采用了前面提出的全搜索运动估计结构,在提高计算速度的同时极大的减少了输入数据带宽,最终的系统性能良好,在提高压缩率的同时基本保持了图像的编码质量。最终,本文使用硬件描述语言Verilog对提出的结构进行RTL级代码编写,并基于Charter标准单元库的0.35um CMOS工艺实现,采用Synopsis Design Compiler进行综合,后仿功能正确。为了进一步验证其功能,将所有设计下载到FPGA中,最终的实际测试结果正确。