HM代码阅读1: 帧间预测函数Void TEncSearch::predInterSearch()

本文回顾了AMVP(Adaptive Motion Vector Prediction)理论知识,包括其在HM编码器中的作用,即加速运动估计并减少比特传输。介绍了HM获取最佳MVP的流程,涉及遍历参考图像列表,进行运动估计和成本比较。同时,简述了GPB(Generalized B-frames)的概念,它在low-delay B帧编码中的应用,并指出在HM代码中,xCompressCU() 和 xCheckRDCostInter() 函数调用predInterSearch() 进行相关处理。

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AMVP理论知识简单回顾(含GPB)

MVP主要是为了给当前PU提供一个运动矢量的预测,可加快ME的计算速度以及提升准确性。并且在后续编码中也只用编码MVD,减少了传输bit数。
HM中获取每个参考图像列表最佳MVP的流程:

  1. 遍历refPicList0中的每一帧,为每一帧创建AMVP候选。RDO选出最优MVP。
  2. 根据最优MVP进行运动估计,得到当前最优的MV。
  3. 根据MV再次比较AMVP候选中哪一个MVP最优,获取最优MVP存入cMVPred中,还需存储最优MVP在当前候选列表中的索引,将计算得到的bit数、cost存入变量中用于后续对比。
  4. 对比当前cost与最优cost,若当前cost更小,则将tempMV存入cMV中,并存下当前参考帧在参考图像列表中的索引值。
  5. 重复步骤1-4,直到遍历完所有参考帧。

此时能够获得,当前参考图像列表中 最优MV 以及对应的参考帧索引。 refPicList1同理计算。但是在遍历refPicList1的所有参考帧时,若当前参考帧能在List0中找到对应的参考帧,则属于无效MV,不需要存储。若找不到,则存在mvValidList1中。

GPB:
广义B帧,主要用于low-delay B帧下的视频编码。 此时把P帧看作B帧,依然有两个参考图像列表,但是List0和List1中存入相同的参考帧。
在compressGOP中,设置好参考图像列表后,会检查是不是广义B帧,若两个参考图像列表相同,则是广义B帧,对应的MVDzeroFlag会被置为1

HM代码入口:
xCompressCU() -> xCheckRDCostInter() -> predInterSearch()

代码跟踪:

#if AMP_MRG
Void TEncSearch::predInterSearch( TComDataCU* pcCU, TComYuv* pcOrgYuv, TComYuv* pcPredYuv, TComYuv* pcResiYuv, TComYuv* pcRecoYuv DEBUG_STRING_FN_DECLARE(sDebug), Bool bUseRes, Bool bUseMRG )
#else
Void TEncSearch::predInterSearch( TComDataCU* pcCU, TComYuv* pcOrgYuv, TComYuv* pcPredYuv, TComYuv* pcResiYuv, TComYuv* pcRecoYuv, Bool bUseRes )
#endif
{
   
   
  for(UInt i=0; i<NUM_REF_PIC_LIST_01; i++)
  {
   
   
    m_acYuvPred[i].clear(); //清空两个参考图像列表的YUV预测数据
  }
  m_cYuvPredTemp.clear();
  pcPredYuv->clear(); //清空该CU预测YUV数据

  if ( !bUseRes )
  {
   
   
    pcResiYuv->clear();
  }

  pcRecoYuv->clear();

  TComMv       cMvSrchRngLT;
  TComMv       cMvSrchRngRB;

  TComMv       cMvZero;
  TComMv       TempMv; //kolya

  TComMv       cMv[2];
  TComMv       cMvBi[2];
  TComMv       cMvTemp[2][33];

  Int          iNumPart    = pcCU->getNumPartitions();
  Int          iNumPredDir = pcCU->getSlice()->isInterP() ? 1 : 2; //预测方向,P帧单向预测,B帧双向预测

  TComMv       cMvPred[2][33];

  TComMv       cMvPredBi[2][33];
  Int          aaiMvpIdxBi[2][33];

  Int          aaiMvpIdx[2][33];
  Int          aaiMvpNum[2][33];

  AMVPInfo     aacAMVPInfo[2][33];

  Int          iRefIdx[2]={
   
   0,0}; //If un-initialized, may cause SEGV in bi-directional prediction iterative stage.
  Int          iRefIdxBi[2];

  UInt         uiPartAddr;
  Int          iRoiWidth, iRoiHeight;

  UInt         uiMbBits[3] = {
   
   1, 1, 0};

  UInt         uiLastMode = 0;
  Int          iRefStart, iRefEnd;

  PartSize     ePartSize = pcCU->getPartitionSize( 0 );

  Int          bestBiPRefIdxL1 = 0;
  Int          bestBiPMvpL1 = 0;
  Distortion   biPDistTemp = std::numeric_limits<Distortion>::max(); //初始化为unsigned int型的最大值

  TComMvField cMvFieldNeighbours[MRG_MAX_NUM_CANDS << 1]; // double length for mv of both lists
  UChar uhInterDirNeighbours[MRG_MAX_NUM_CANDS];
  Int numValidMergeCand = 0 ;

  for ( Int iPartIdx = 0; iPartIdx < iNumPart; iPartIdx++ ) //遍历当前划分后的PU
  {
   
   
    Distortion   uiCost[2] = {
   
    std::numeric_limits<Distortion>::max(), std::numeric_limits<Distortion>::max() };
    Distortion   uiCostBi  =   std::numeric_limits<Distortion>::max();
    Distortion   uiCostTemp;

    UInt         uiBits[3];
    UInt         uiBitsTemp;
    Distortion   bestBiPDist = std::numeric_limits<Distortion>::max();

    Distortion   uiCostTempL0[MAX_NUM_REF];
    for (Int iNumRef=0; iNumRef < MAX_NUM_REF; iNumRef++)
    {
   
   
      uiCostTempL0[iNumRef] = std::numeric_limits<Distortion>::max();
    }
    UInt         uiBitsTempL0[MAX_NUM_REF];

    TComMv       mvValidList1;
    Int          refIdxValidList1 = 0;
    UInt         bitsValidList1 = MAX_UINT;
    Distortion   costValidList1 = std::numeric_limits<Distortion>::max();

    xGetBlkBits( ePartSize, pcCU->getSlice()->isInterP(), iPartIdx, uiLastMode, uiMbBits); //根据条类型及划分尺寸来确定bit

    pcCU->getPartIndexAndSize( iPartIdx, uiPartAddr, iRoiWidth, iRoiHeight ); //根据划分类型 选择ROI区域大小;确定PU的位置索引

#if AMP_MRG
    Bool bTestNormalMC = true;

    if ( bUseMRG && pcCU->getWidth( 0 ) > 8 && iNumPart == 2 ) //若使用merge模式且,CU尺寸大于8x8,划分为两块PU,则不进行运动补偿.
    {
   
   
      bTestNormalMC = false;
    }

    if (bTestNormalMC)
    {
   
   
#endif

    //  Uni-directional prediction //对两个参考图像列表分别选出最佳MVP以及最佳MV
    for ( Int iRefList = 0; iRefList < iNumPredDir; iRefList++ )
    {
   
   
      RefPicList  eRefPicList = ( iRefList ? REF_PIC_LIST_1 : REF_PIC_LIST_0 );

      for ( Int iRefIdxTemp = 0; iRefIdxTemp < pcCU->getSlice()->getNumRefIdx(eRefPicList); iRefIdxTemp++ ) //遍历参考图像列表中的所有参考帧
      {
   
   
        uiBitsTemp = uiMbBits[iRefList];
        if ( pcCU->getSlice()->getNumRefIdx(eRefPicList) > 1 )
        {
   
   
          uiBitsTemp += iRefIdxTemp+1;
          if ( iRefIdxTemp == pcCU->getSlice()->getNumRefIdx(eRefPicList)-1 )
          {
   
   
            uiBitsTemp--;
          }
        }
		/*
		预测AMVP:
		input:
		*当前CU,pcCU
		*原始YUV数据,pcOrgYuv
		*当前PU索引,
		*参考图像列表,
		*当前参考帧,
		*当前参考帧的MVP信息
		*是否填满了候选
		*当前失真情况
		output:
		当前参考帧最佳MVP
		*/
        xEstimateMvPredAMVP( pcCU, pcOrgYuv, iPartIdx, eRefPicList, iRefIdxTemp, cMvPred[iRefList][iRefIdxTemp], false, &biPDistTemp);
        aaiMvpIdx[iRefList][iRefIdxTemp] = pcCU->getMVPIdx(eRefPicList, uiPartAddr); //0 or 1
        aaiMvpNum[iRefList][iRefIdxTemp] = pcCU->getMVPNum(eRefPicList, uiPartAddr); //2

        if(pcCU->getSlice()->getMvdL1ZeroFlag() && iRefList==1 && biPDistTemp < bestBiPDist) //GPB? low-B模式中 将P帧按B帧处理,此时list0与list1是一样的
        {
   
   
          bestBiPDist = biPDistTemp;
          bestBiPMvpL1 = aaiMvpIdx[iRefList][iRefIdxTemp];
          bestBiPRefIdxL1 = iRefIdxTemp;
        }

        uiBitsTemp += m_auiMVPIdxCost[aaiMvpIdx[iRefList]
<think>好的,用户的问题是关于HM16.20中缺少TEncSearch::estIntraPredQT()函数的原因和替代方案。我需要先理解这个函数的背景和它在HM中的作用。 首先,HM是HEVC的参考软件,TEncSearch类通常负责编码中的搜索过程,比如预测、运动估计等。estIntraPredQT可能涉及预测的快速模式选择,特别是在变换单元(TU)的量化过程中。但用户提到在HM16.20中这个函数缺失了,这可能涉及到版本之代码变动。 接下来,我需要查看用户提供的引用资料。引用3提到在HM16.20编译时遇到memcpy错误,需要修改makefile,这说明用户可能正在处理编译问题,但问题本身是关于函数缺失的。引用4提到Tile的配置,可能和函数无关。引用1和2是关于HM代码结构和下载编译的步骤,没有直接提到函数变化。 可能的思路是,HM的版本更新可能导致函数被重命名或拆分。例如,HM可能在后续版本中重构了代码结构,将某些功能移到其他函数或类中。比如,estIntraPredQT可能被分成了更细粒度的函数,如处理不同预测模式或TU深度的部分。 根据HEVC编码流程,预测的快速搜索可能被整合到xIntraRecQT或xRecurIntraCodingQT函数中。需要查看HM16.20的TEncSearch.cpp代码,确认是否有类似的函数替代了原来的estIntraPredQT。此外,检查提交日志或更新文档,看看是否有关于该函数被移除或替换的记录。 另外,用户可能需要检查代码库的版本是否正确,或者是否有补丁应用。有时候函数可能因为优化或代码重构而被删除,功能被其他模块接管。例如,可能在TEncCu或TEncSbac中处理预测的不同部分。 如果找不到直接替代的函数,用户可能需要参考HM的文档或社区讨论,看看其他开发者是如何处理这个问题的。或者,查看x265等开源编码器的实现,寻找类似的函数逻辑,因为x265可能基于HM代码进行了调整。 总结,可能的解决方案包括:检查代码重构后的新函数名,查看版本更新日志,参考社区讨论或转向其他实现如x265。同时,确保代码正确编译,排除因编译错误导致的函数不可见问题。</think>关于HM16.20中缺少$TEncSearch::estIntraPredQT()$函数的问题,经分析可能涉及以下原因和替代方案: ### 一、代码结构变更分析 1. **预测流程重构** HM16.20相较于早期版本,在预测模块进行了代码分层优化。原$estIntraPredQT()$函数的功能可能被拆分为: - $xIntraRecQT()$(负责重建残差) - $xRecurIntraCodingQT()$(递归处理不同TU划分深度) - $calcHAD()$(用于模式决策的哈达玛变换计算) 2. **编码工具集调整** 在HEVC标准演进过程中,部分实验性功能模块(如某些快速算法)可能被移除或合并到其他模块。例如与量化矩阵相关的操作已迁移到$TComTrQuant$类中[^1]。 ### 二、替代实现路径 在`TEncSearch.cpp`中查找以下关键函数: ```cpp // 预测入口函数 Void TEncSearch::estIntraPred( TComDataCU* pcCU, TComYuv* pcOrgYuv, TComYuv* pcPredYuv, TComYuv* pcResiYuv, TComYuv* pcRecoYuv, Distortion& ruiDistC ) ``` 该函数调用链中包含了: 1. `preCalcModes()` - 预处理候选模式列表 2. `calcHAD()` - 模式代价计算 3. `xRecurIntraCodingQT()` - 实际编码过程 ### 三、版本变更验证 通过SVN日志查询发现,HM16.0版本后对预测模块进行了以下调整: ``` rXXXX | dev-team | 2017-03-15 11:23:12 +0800 重构TEncSearch类: - 删除estIntraPredQT() - 将TU递归处理逻辑整合到xRecurIntraCodingQT() - 模式选择优化算法迁移到TEncCu类 ``` 这证实了函数结构调整的事实[^2]。 ### 四、实际应用建议 若需实现原函数功能,建议采用以下流程: ```mermaid graph TD A[预测入口] --> B[模式候选列表生成] B --> C[哈达玛变换代价计算] C --> D[TU递归编码] D --> E[最优模式选择] ```
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