块匹配运动估计的代码

块匹配运动估计是视频编码中的一种技术，用于在视频帧之间寻找匹配的块来预测帧间运动。这种技术是基于帧间预测的基础算法之一，广泛应用于如H.264/AVC、H.265/HEVC等视频编码标准中。

基本的块匹配运动估计过程包括以下几个步骤：
1. 将当前帧划分成大小相同的块。
2. 对于当前块，在参考帧中选择一个搜索窗口。
3. 在搜索窗口内进行匹配，寻找与当前块相似度最高的块。
4. 计算当前块与匹配块之间的运动向量。
5. 利用运动向量信息生成预测块。

以下是一个简化的伪代码示例，用于说明块匹配运动估计的基本过程：

function BlockMatchMotionEstimation(currentFrame, referenceFrame, blockSize):
    motionVectors = []
    for y from 0 to currentFrame.height - blockSize:
        for x from 0 to currentFrame.width - blockSize:
            bestMatchBlock = null
            bestMatchCost = INFINITY
            currentBlock = currentFrame.getBlock(x, y, blockSize)
            searchWindow = referenceFrame.getSearchWindow(currentBlock, searchWindowSize)
            for each block in searchWindow:
                cost = CalculateMatchCost(currentBlock, block)
                if cost < bestMatchCost:
                    bestMatchCost = cost
                    bestMatchBlock = block
            motionVectors.append((bestMatchBlock.position, (x, y)))
    return motionVectors

在这个示例中，我们使用`currentFrame`表示当前帧，`referenceFrame`表示参考帧，`blockSize`是块的大小，`searchWindowSize`是搜索窗口的大小。`currentFrame.getBlock`和`referenceFrame.getSearchWindow`是假定的函数，分别用于获取当前帧的块和参考帧的搜索窗口。`CalculateMatchCost`是用于计算两个块之间匹配代价的函数，例如可以使用绝对差值和（SAD）或均方误差（MSE）。

需要注意的是，实际的块匹配运动估计过程可能会更加复杂，涉及到不同的搜索算法（如全搜索、三步搜索、菱形搜索等），匹配准则以及更精细的运动向量搜索策略。