일 실시 예 에서 , 예측 검색 ( 박스 ( 810 ) ) 은 대역폭 보존 및 정보 손실 들 과 프로세싱 리소스 비용 들 의 균형 을 맞추 기 위해 수행 될 수 있 다 . 각각 의 후보 모션 벡터 ( mv ) 에 대해 , 방법 ( 800 ) 은 우선 입력 픽셀 블록 에 관하 여 수직 방향 ( y ) 을 따라 기준 화상 을 변환 할 수 있 다 ( 박스 ( 811 ) ) . 이러 한 변환 은 본질 적 으로 , 예측 검색 의 검색 윈도우 내 의 기준 화상 데이터 를 , 코딩 되 고 있 는 입력 픽셀 블록 으로부터 의 그것 의 수직 변위 에 기초 하 여 변환 한다 . 그 후 에 , 방법 ( 800 ) 은 , 검색 윈도우 의 각각 의 후보 ( x ) 값 에 대해 , 모션 벡터 가 사용 된다면 일어날 예측 잔차 들 을 추정 할 수 있 고 ( 박스 ( 812 ) ) , 또한 생성 된 왜곡 을 추정 할 수 있 다 ( 박스 ( 813 ) ) . 그 후 에 , 방법 ( 800 ) 은 입력 픽셀 블록 에 관하 여 수평 방향 ( x ) 을 따라 기준 화상 을 변환 할 수 있 다 ( 박스 ( 814 ) ) . 이러 한 변환 은 본질 적 으로 , 예측 검색 의 검색 윈도우 내 의 기준 화상 데이터 를 , 코딩 되 고 있 는 입력 픽셀 블록 으로부터 의 그것 의 수평 변위 에 기초 하 여 변환 한다 . 방법 ( 800 ) 은 , 검색 윈도우 의 각각 의 후보 ( y ) 값 에 대해 , 모션 벡터 가 사용 된다면 일어날 예측 잔차 들 을 추정 할 수 있 고 ( 박스 ( 815 ) ) 또한 생성 된 왜곡 을 추정 할 수 있 다 ( 박스 ( 816 ) ) . 고려 되 는 모든 후보 모션 벡터 들 에 대해 추정 치 들 이 획득 되 면 , 방법 ( 800 ) 은 전체 코딩 비용 을 최소 화 하 는 모션 벡터 를 선택 할 수 있 다 ( 박스 ( 818 ) ) .