fp(i:i+N-1,j:j+N-1) = f2(i+dy:i+dy+N-1,j+dx:j+dx+N-1); % put the best matching block in the predicted image iblk = floor((i-1)/N)+1; % block index jblk = floor((j-1)/N)+1; % block index mvx(iblk,jblk) = dx; % record the estimated MV mvy(iblk,jblk) = dy; % record the estimated MV

这段代码是将找到的最佳匹配块（根据运动向量 dx 和 dy）放入预测图像中，并记录估计的运动向量。

下面是代码的解释：

1. `fp(i:i+N-1,j:j+N-1) = f2(i+dy:i+dy+N-1,j+dx:j+dx+N-1);` 将从 f2 中提取的最佳匹配块（大小为 N × N）放入预测图像 fp 的相应位置（起始点为 (i, j)）。

2. `iblk = floor((i-1)/N)+1;` 计算当前块的索引 iblk。这个索引表示当前块在预测图像中的位置（按列计算）。

3. `jblk = floor((j-1)/N)+1;` 计算当前块的索引 jblk。这个索引表示当前块在预测图像中的位置（按行计算）。

4. `mvx(iblk,jblk) = dx;` 将估计的水平运动向量 dx 记录在 mvx 矩阵中的相应位置。

5. `mvy(iblk,jblk) = dy;` 将估计的垂直运动向量 dy 记录在 mvy 矩阵中的相应位置。

通过这些步骤，代码将找到的最佳匹配块放入预测图像中，并记录了每个块的估计运动向量。这些运动向量可以用于后续的运动补偿或其他图像处理任务。