以下来自网络的解释一（http://lheric.blog.163.com/blog/static/11659673120116304373175/）：
SAD
SATD值并不满足离最优匹配点越远，匹配误差值SAD越大的条件，但可以反映码流大小
也就是一般来说，SAD是单峰函数，SATD是多峰函数。
在整数点运动估计的时候，因为搜索点比较多，SATD容易陷入局部最优，所以整数运动估计一般使用SAD。
在分数点运动估计的时候，因为搜索点比较少，SAD差异不大，使用SATD可以选择码较小的匹配位置。
解释二（http://www.cnblogs.com/liuokay/archive/2010/12/30/1921444.html）：
Q:如果不用率失真最优化，为什么选择SATD＋delta×r（mv，mode）作为模式选择的依据？为什么运动估计中，整象素搜索用SAD，而亚象素用SATD？为什么帧内模式选择要用SATD？
SAD即绝对误差和，仅反映残差时域差异，影响PSNR值，不能有效反映码流的大小。SATD即将残差经哈德曼变换的4×4块的预测残差绝对值总和，可以将其看作简单的时频变换，其值在一定程度上可以反映生成码流的大小。因此，不用率失真最优化时，可将其作为模式选择的依据。
一般帧内要对所有的模式进行检测，帧内预测选用SATD的原因同上。
在做运动估计时，一般而言，离最优匹配点越远，匹配误差值SAD越大，这就是有名的单一平面假设，现有的运动估计快速算法大都利用该特性。但是，转换后SATD值并不满足该条件，如果在整象素中运用SATD搜索，容易陷入局部最优点。而在亚象素中，待搜索点不多，各点处的SAD差异相对不大，可以用SATD选择码流较少的匹配位置。