块匹配算法详解：全搜索法与三步搜索法在Spring Boot中的应用

"本文主要介绍了两种经典的块匹配算法在视频处理中的应用，全搜索法（Full Search Method, FS）和三步搜索算法（Three-Step Search, TSS）。这两种算法都是用于估算运动矢量，是视频编码和图像稳定中的关键技术。 全搜索法是一种穷尽搜索策略，它遍历整个搜索范围内的所有像素点，计算每个点的匹配误差（MAD, Mean Absolute Difference）以确定最佳匹配位置。虽然这种方法简单且能保证找到全局最优解，但其计算量巨大，不适合实时处理需求。因此，为了提高效率，人们发展出了多种快速算法，如三步搜索算法。 三步搜索算法（TSS）通过三次逐步缩小的搜索步骤来确定运动矢量。每一步搜索9个位置，并计算最小均方误差（MSE）来决定搜索方向。在后续步骤中，搜索区域会沿着最小失真方向减半，从而显著减少计算次数。TSS算法相比全搜索法，大大降低了计算复杂度，达到25次计算，远低于全搜索法的169次。 除了这两种算法，还有一些改进版本，如新三步搜索算法（New Three-Step Search, NTSS），它们考虑到了全搜索法和三步搜索法中的局限性，比如局部最优问题，以提高搜索的精度和效率。这些算法的设计目标是在保证运动估计质量的同时，尽可能降低计算负担，适用于实时视频处理和压缩应用场景。 在Spring Boot框架中，配置和使用多线程池是提升并发处理能力的重要手段。通过合理配置线程池，可以优化上述块匹配算法的执行，将计算任务分散到多个线程中，进一步提高处理速度，适应高负载和实时性的需求。多线程池的设置涉及核心线程数、最大线程数、队列大小、超时策略等参数，需要根据实际应用的并发量和系统资源进行精细化调整。 全搜索法和三步搜索法是视频处理中的基础算法，而Spring Boot的多线程池支持则提供了优化这些算法执行环境的可能性。在实际工程中，结合这两种技术，可以有效地实现视频处理的高效和准确。"