函数关系

1. 说明：
   可以看到完成帧内预测编码的核心函数就是 WelsMdI16x16、WelsMdI4x4、WelsMdI4x4Fast 、WelsMdIntraChroma 四个函数。

原理

WelsMdI16x16函数

1. 功能：针对16x16像素块的帧内模式决策
2. 过程：

• 局部变量申明；
• 根据宏块的领域宏块情况计算得出iOffset；
• iAvailCount 和 kpAvailMode 用于获取当前宏块可用的帧内预测模式数量和预测模式列表；
• 如果iAvailCount大于 3，且提供 pfIntra16x16Combined3函数；
  • 则调用pfIntra16x16Combined3函数来获取最佳模式iBestMode和成本iBestCost；
  • 从kpAvailMode[3]中确定当前模式iCurMode，表明考虑 第四种模式；
  • 调用pfGetLumaI16x16Pred函数，根据当前模式编号 iCurMode 生成预测块，并将结果存储在 pDst 中；
  • pfMdCost[BLOCK_16x16] 函数计算当前预测块 pDst 和编码图像 pEnc 之间的成本iCurCost；
  • iCurCost小于iBestCost，
    • 将iCurMode和iCurCost确定最佳模式iBestMode和成本iBestCost；
  • 否则，
    • 则调用pfGetLumaI16x16Pred函数使用最佳模式iBestMode重新生成预测块，并存储在 pDst 中；
  • iIdx 被设置为1，最佳成本 iBestCost 被加上量化参数 iLambda，作为总开销；
• 否则
  • iBestMode 被初始化为第一个可用模式，即 kpAvailMode[0];
  • for 循环遍历所有可用的模式iAvailCount；
    • 在每次循环迭代中，iCurMode 被设置为当前考虑的模式编号iCurMode；
    • 调用 pfGetLumaI16x16Pred[iCurMode] 函数，根据当前模式编号 iCurMode 生成预测块；
    • 使用 pfMdCost[BLOCK_16x16] 函数计算当前预测块 pDst 和编码图像 pEnc 之间的成本iCurCost；
    • iCurCost 加上量化参数 iLambda 与当前模式编号的编码长度（使用 BsSizeUE 函数和 g_kiMapModeI16x16 数组计算）的乘积；
    • 如果 iCurCost小于 iBestCost；
      • 更新iBestMode、iBestCost、iIdx、pDst；iIdx 通过异或操作 ^ 0x01 来切换，这在每次找到更好的模式时都会发生；
      • iIdx用来指向预测块pPredI16x16；
  • 更新缓存SMbCache中pMemPredChroma、pMemPredLuma、uiLumaI16x16Mode；
  • 返回 最佳代价iBestCost。

3. 原理图：
   
4. 说明：

• pfGetLumaI16x16Pred函数指针根据不同的模式指向不同的函数，具体在WelsInitIntraPredFuncs函数中定义。
• pfMdCost函数指针根据 fastmode 模式指向pfSampleSad或pfSampleSatd函数指针，而且根据不同预测模式指向不同的函数实现，具体在WelsInitSampleSadFunc函数中定义。

5. 源码：

int32_t WelsMdI16x16 (SWelsFuncPtrList* pFunc, SDqLayer* pCurDqLayer, SMbCache* pMbCache, int32_t iLambda) {const int8_t*  kpAvailMode;int32_t iAvailCount;int32_t iIdx = 0;uint8_t* pPredI16x16[2] = {pMbCache->pMemPredMb, pMbCache->pMemPredMb + 256};uint8_t* pDst       = pPredI16x16[0];uint8_t* pDec       = pMbCache->SPicData.pCsMb[0];uint8_t* pEnc       = pMbCache->SPicData.pEncMb[0];int32_t iLineSizeDec = pCurDqLayer->iCsStride[0];int32_t iLineSizeEnc = pCurDqLayer->iEncStride[0];int32_t i, iCurCost, iCurMode, iBestMode, iBestCost = INT_MAX;int32_t iOffset = pMbCache->uiNeighborIntra & 0x07;iAvailCount = g_kiIntra16AvaliMode[iOffset][4];kpAvailMode = g_kiIntra16AvaliMode[iOffset];if (iAvailCount > 3 && pFunc->sSampleDealingFuncs.pfIntra16x16Combined3) {iBestCost = pFunc->sSampleDealingFuncs.pfIntra16x16Combined3 (pDec, iLineSizeDec, pEnc, iLineSizeEnc, &iBestMode,iLambda, pDst/*temp*/);iCurMode = kpAvailMode[3];pFunc->pfGetLumaI16x16Pred[iCurMode] (pDst, pDec, iLineSizeDec);iCurCost = pFunc->sSampleDealingFuncs.pfMdCost[BLOCK_16x16] (pDst, 16, pEnc, iLineSizeEnc) + iLambda * 4 ;if (iCurCost < iBestCost) {iBestMode = iCurMode;iBestCost = iCurCost;} else {pFunc->pfGetLumaI16x16Pred[iBestMode] (pDst, pDec, iLineSizeDec);}iIdx = 1;iBestCost += iLambda;} else {iBestMode = kpAvailMode[0];for (i = 0; i < iAvailCount; ++ i) {iCurMode = kpAvailMode[i];assert (iCurMode >= 0 && iCurMode < 7);pFunc->pfGetLumaI16x16Pred[iCurMode] (pDst, pDec, iLineSizeDec);iCurCost = pFunc->sSampleDealingFuncs.pfMdCost[BLOCK_16x16] (pDst, 16, pEnc, iLineSizeEnc);iCurCost += iLambda * (BsSizeUE (g_kiMapModeI16x16[iCurMode]));if (iCurCost < iBestCost) {iBestMode = iCurMode;iBestCost = iCurCost;iIdx = iIdx ^ 0x01;pDst = pPredI16x16[iIdx];}}}pMbCache->pMemPredChroma = pPredI16x16[iIdx];pMbCache->pMemPredLuma = pPredI16x16[iIdx ^ 0x01];pMbCache->uiLumaI16x16Mode  = iBestMode;return iBestCost;
}

WelsMdI4x4函数

1. 功能：针对4x4像素块的帧内模式决策
2. 过程：类似 I16x16，只不过预测模式更多，有 16 种模式；
3. 源码：略

WelsMdI4x4Fast函数

1. 功能：针对4x4像素块的帧内模式决策的快速实现逻辑
2. 过程：类似 I16x16，只不过预测模式更多，有 16 中模式，但采用了快速算法；
3. 源码：略

WelsMdIntraChroma函数

1. 功能：针对色度像素块的帧内模式决策
2. 过程：类似 I16x16决策过程，色度的预测模式跟 I16x16 块一样，有 7 种模式；
3. 源码：略