一種自適應低複雜度全零塊檢測演算法。主要是為了提高基於satd閾值的自適應檢測方法的檢測精度，節省rdo檢測時間。在傳統的satd檢測失敗後，提出了一種自適應搜尋時域低頻最大變換係數幅值的全零塊檢測方法。
在變換量化之前提早地檢測出全零塊無疑是非常有必要的。現有的全零塊檢測技術大多數是使用sad或satd來設計基於一些附加條件的閾值。
一般來說，真全零塊表示在均勻量化後，乙個塊的係數全部被量化為0；偽全零塊表示乙個塊被進一步經過rdoq後，係數被量化為0；除此之外就是非全零塊。
首先，乙個真全零塊的量化係數應當小於1。
要提早檢測真全零塊，就需要在變換之前做文章。那麼就來對變換係數設定閾值，即：
因此，對於乙個塊內所有變換係數，就有：
即：
這樣就有了第乙個用於檢測真全零塊的閾值：
對於變換方式的選擇，較大的tu（16x16、32x32）使用4x4和8x8的哈達瑪變換來模擬dct，8x8和4x4tu直接用dct變換，這樣區分的目的還是減小由dct帶來的計算複雜度。
對於**殘差來說，一般是服從高斯分布或者拉普拉斯分布，所以，就需要由此來推出殘差分布與變換係數之間的對應關係。
大致如上圖推導過程，可得乙個閾值。最終檢測真全零塊的閾值就是：
如下圖所示，隨著tu尺寸的增大，g-azb和p-azb都會變少。尤其是對於32x32這樣的大尺寸tu，幾乎沒有g-azb，這也就是說，沒有基於rdo的軟判決量化，32x32tu量化為全零塊的可能非常小。
但是，基於rdo的azb檢測非常耗時，因此提出了一種自適應檢測每個時間點最大變換係數的方法。
具體來說，就是在rdoq中，引入簡化的均勻量化，來提供出預選的量化level（uq level），然後基於rdo從這些候選值中選擇最優的乙個。然而，只有uq level為1或者2的候選值最終才被確定為0。如下圖所示，所有非零uqlevel都低於2，並且只有所有uqlevel都小於2的tu才能被編碼為p-azb。
對於當前tu的殘差資料，用flag來標誌當前tu是否是全零塊：
1.用下式作為變換核：
2.儲存satd的值和變換係數
3.如果satd滿足：
那麼把flag設為1，表示當前tu是全零塊（g-azb）；
否則，如果
滿足那麼也把flag設為1，表示當前tu也是全零塊（p-azb）；
否則，如果以上兩種情況都不滿足，那麼設flag為0，表示當前tu是非全零塊。
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