Эти методы сложны. При поиске блока, близкого блоку jВ, они используют не только сдвиги данного блока В, но также его вращения, растяжения и сжатия. Метод многомерного пространственного поиска может также найти блок С, который близок блоку jВ, но при других условиях освещения. Это бывает полезно, когда объекты в кадре пересекают участки с разной освещенностью. Все рассмотренные выше алгоритмы оценивали близость двух блоков друг другу с помощью сравнения величин светимости соответствующих пикселов. Два блока В и С, которые содержат одни и те же объекты, но с разной освещенностью, будут объявлены различными.

Если же метод многомерного пространственного поиска обнаружит блок С, который походит на блок В, но с другой светимостью, то он объявит его близким к В и добавит к сжатому кадру величину светимости. Эта величина (возможно, отрицательная) будет прибавлена декодером к пикселам декодированного кадра, чтобы придать им изначальную светимость. Метод многомерного пространственного поиска может также сравнивать блок В с повернутыми копиями блоков-кандидатов С. Это полезно, если объекты видеоряда могут вращаться наряду с совершением поступательных перемещений. Более того, такой алгоритм может одновременно масштабировать блоки С, стараясь подобрать лучшее совпадение блоков. Например, если блок В состоит из 8 х 8 пикселов, то алгоритм может попытаться сравнивать этот блок с блоками С, состоящими из 12 х 12 пикселов, путем их сжатия до размеров 8x8.

Конечно, такие алгоритмы используют еще большие вычислительные мощности для совершения дополнительных операций и сравнений. Можно говорить, что это существенно увеличивает размерность пространства поиска, и этим оправдывается использование наименования многомерное пространство поиска. Однако, насколько известно автору, на практике пока не разработан метод многомерного пространственного поиска, который использует в полной мере масштабирование, вращение и изменение светимости.