因为RLE在编码时，对相同的数值只编码一次，同时计算相同数值重复的次数，因此称为行程编码。而与RLE处于同级的DPCM，则主要是对图块与图块之间的差值进行编码。这样一来可以再次压缩数据，之后再通过霍夫曼编码或者算术编码，编码操作也就完成了。同样霍夫曼编码和算术编码，也可以单独写一篇文章出来。

2、P帧的基本编码原理

P帧也就是预测图像P，与I帧不同的是，它不仅要从空间上去除冗余数据，还要从时间冗余方面上着手，因为它是以在它之前出现的I帧作为参考对象来编码的。与I帧不同的是，预测图像P的编码是以16x16像素的宏块为基本编码单元的。对于P帧，为了表示它与前面I帧的关系，我们会一直用预测图像和参考图像这两个词。

其实很好想象，因为对预测图像编码，就是对它和参考图像直接的差值进行编码。所以我们只需要做到以下两点即可：

• 1、算出当前要编码的图像宏块，与参考图像宏块之间的差值
• 2、计算出宏块的移动矢量

比如下图：

这张图应该一目了然，时刻1中的人像，在时刻2移动到了图像右侧。这个过程中变化的，不只是人像的位置，因为人在移动的时候，会有其他的动作，比如低头、转头、仰头等动作。所以我们并不仅仅要计算出人像变化之后的位置，也就是移动矢量，还要计算出两个宏块之间的差值。

当然这两者在编码过程中，是有个先后关系的。比如我要计算出宏块的移动矢量，那我得找到参考图像中的宏块，在预测图像中的位置吧。而更进一步，那我怎么找到预测图像相对于参考图像中，图块的位置呢？答案是预测图像中的某个宏块，与参考图像中的这个宏块的差值最小，也即最佳匹配宏块。

这就引起了一系列的搜索算法，去预测图像中去找这个宏块，比如二维对数搜索法、三步搜索法、对偶搜索法。而对预测图像P的编码所引起的时间，则主要是执行这个搜索算法所占用的时间。

等找到最佳匹配宏块后，计算出差值和移动矢量，剩下的操作就和对I帧的编码一致了。

最后

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