for (l = 1; l <= sxy; l++) { i = x_curr + xoff - l; j = y_curr + yoff - l; for (k = 0; k < 8*l; k++) { if (i>=ilow && i<=ihigh && j>=jlow && j<=jhigh) { /* 16x16块的整象素MV */ ii = search_area + (i-ilow) + (j-jlow)*h_length; sad = SAD_Macroblock(ii, act_block, h_length, Min_FRAME[0]); if (sad < Min_FRAME[0]) { MV_FRAME[0].x = i - x_curr; MV_FRAME[0].y = j - y_curr; Min_FRAME[0] = sad; } } if(k<2*l) i++; else if (k<4*l) j++; else if (k<6*l) i--; else j--; } }

这段代码是一个用于视频编码的运动估计算法中的一部分。具体来说，它实现了一种叫做"全搜索"的运动估计方法。在这个方法中，以当前图像块为中心，按照一定的步长和搜索范围，在参考图像中搜索最佳的匹配块，并计算它们之间的差异（通常使用SAD或MSE作为衡量指标）。对于每个坐标点，都要搜索8个方向，每个方向都要搜索16个像素，因此总共要搜索8x16=128个像素。最后，根据计算出来的差异值，选择最小的差异值对应的运动矢量作为最终的运动矢量。这段代码中的变量包括x_curr, y_curr（当前图像块的中心点坐标）、xoff, yoff（搜索范围的偏移量）、ilow, ihigh, jlow, jhigh（参考图像的边界）、search_area（参考图像的像素数据）、act_block（当前图像块的像素数据）、h_length（参考图像的宽度）、Min_FRAME（当前宏块的最小SAD值）和MV_FRAME（当前宏块的运动矢量）。

相关问题

将这段代码改为对数搜索for (l = 1; l <= sxy; l++) { i = x_curr + xoff - l; j = y_curr + yoff - l; for (k = 0; k < 8*l; k++) { if (i>=ilow && i<=ihigh && j>=jlow && j<=jhigh) { ii = search_area + (i-ilow) + (j-jlow)*h_length; sad = SAD_Macroblock(ii, act_block, h_length, Min_FRAME[0]); if (sad < Min_FRAME[0]) { MV_FRAME[0].x = i - x_curr; MV_FRAME[0].y = j - y_curr; Min_FRAME[0] = sad; } } if(k<2*l) i++; else if (k<4*l) j++; else if (k<6*l) i--; else j--; } }

下面是将这段代码改为对数搜索的修改版：

for (l = 1; l <= sxy; l++)  	{ 		
        i = x_curr + xoff - l; 		
        j = y_curr + yoff - l; 		
        for (k = 0; k < 8*l; k++) 		{ 			
            if (i >= ilow && i <= ihigh && j >= jlow && j <= jhigh)  			{  				
                ii = search_area + (i - ilow) + (j - jlow) * h_length; 				
                sad = SAD_Macroblock(ii, act_block, h_length, Min_FRAME[0]); 
                sad_log = log(sad + 1); // 对SAD进行对数变换
                if (sad_log < Min_FRAME_log[0])  				{ 					
                    MV_FRAME[0].x = i - x_curr; 					
                    MV_FRAME[0].y = j - y_curr; 					
                    Min_FRAME_log[0] = sad_log; // 记录最小的对数SAD
                }  			
            } 			
            if(k < 2 * l)  				i++; 			
            else if (k < 4 * l)  				j++; 			
            else if (k < 6 * l)  				i--; 			
            else  				j--; 		
        }       
    }

在修改后的代码中，新增了一个变量sad_log，用于记录经过对数变换后的SAD值。对数变换的目的是将SAD的取值范围从[0,∞)缩小到[0,log(MAX_SAD)]，这样可以增强算法对于低SAD值的敏感度，避免在搜索过程中过多地关注到大SAD值的点，从而提高搜索效率。同时，对数变换的计算量相对较小，也不会影响算法的实时性能。最后，在记录最小的SAD值时，需要将对数SAD值转换回原始SAD值。

将这段全搜索代码改为对数搜索for (l = 1; l <= sxy; l++) { i = x_curr + xoff - l; j = y_curr + yoff - l; for (k = 0; k < 8l; k++) { if (i>=ilow && i<=ihigh && j>=jlow && j<=jhigh) { ii = search_area + (i-ilow) + (j-jlow)h_length; sad = SAD_Macroblock(ii, act_block, h_length, Min_FRAME[0]); if (sad < Min_FRAME[0]) { MV_FRAME[0].x = i - x_curr; MV_FRAME[0].y = j - y_curr; Min_FRAME[0] = sad; } } if(k<2l) i++; else if (k<4l) j++; else if (k<6*l) i--; else j--; } }

下面是将这段全搜索代码改为对数搜索的修改版：

for (l = 1; l <= sxy; l++) { 
    i = x_curr + xoff - l; 
    j = y_curr + yoff - l; 
    for (k = 0; k < 8 * l; k++) { 
        if (i >= ilow && i <= ihigh && j >= jlow && j <= jhigh) { 
            ii = search_area + (i - ilow) + (j - jlow) * h_length; 
            sad = SAD_Macroblock(ii, act_block, h_length, Min_FRAME[0]); 
            sad_log = log(sad + 1); // 对SAD进行对数变换
            if (sad_log < Min_FRAME_log[0]) { 
                MV_FRAME[0].x = i - x_curr; 
                MV_FRAME[0].y = j - y_curr; 
                Min_FRAME_log[0] = sad_log; // 记录最小的对数SAD
            } 
        } 
        i = x_curr + xoff - l + (k + 1) / 2 * ((k % 2 == 0) ? 1 : -1); 
        j = y_curr + yoff - l + (k + 1) / 2 * (((k + 1) % 4 <= 1) ? 1 : -1); 
    } 
}

在修改后的代码中，同样新增了一个变量sad_log，用于记录经过对数变换后的SAD值。对数变换的目的与前面相同，将SAD的取值范围缩小，提高搜索效率。同时，在全搜索中，每个运动矢量只需要计算一次SAD值即可，因此对数变换的计算量不会对算法的实时性能造成影响。

另外，由于全搜索中的运动矢量是按照顺序依次遍历的，因此在对数搜索中需要手动计算每个运动矢量的坐标，即使用代码中新增的计算公式。在计算过程中，需要注意运动矢量的坐标必须落在搜索区域内，否则会出现越界错误。