HEVC-帧内预测2： initAdiPattern 函数

主要参考作者hevc_cjl的博客： http://blog.csdn.net/hevc_cjl/article/details/8184276?reload ，自己添加了更为细致的注解。

* 注：带"1晨不变"的，为原作者的注解；本文作者注解标 "wxl_125"

initAdiPattern 函数中，【Adi = arbitrary direction intra prediction 】这个概念提案中提到的。

贴代码之前先说一下整个帧内预测的框架：

/*
initAdiPattern函数【Adi = arbitrary direction intra prediction  】
（1晨不变）
（1）检测当前PU的相邻样点包括左上、上、右上、左、左下邻域样点值的可用性，或者说检查这些点是否存在；
（2）参考样点的替换过程，主要实现的是JCTVC-J1003即draft 8.4.4.2.2的内容，主要由函数fillReferenceSamples来完成，
这个在之前的文章已经讨论过了；
（3）相邻样点即参考样点的平滑滤波，主要实现draft 8.4.4.2.3的内容。
*/
Void TComPattern::initAdiPattern( TComDataCU* pcCU, UInt uiZorderIdxInPart, UInt uiPartDepth, Int* piAdiBuf, Int iOrgBufStride, Int iOrgBufHeight, Bool& bAbove, Bool& bLeft, Bool bLMmode )
{
Pel*  piRoiOrigin;//piRoiOrgin指向重建Yuv图像对应于当前PU所在位置的首地址
Int*  piAdiTemp;  //
UInt  uiCuWidth   = pcCU->getWidth(0) >> uiPartDepth; //CU宽
UInt  uiCuHeight  = pcCU->getHeight(0)>> uiPartDepth; //CU高
UInt  uiCuWidth2  = uiCuWidth<<1;
UInt  uiCuHeight2 = uiCuHeight<<1;
UInt  uiWidth;
UInt  uiHeight;
Int   iPicStride = pcCU->getPic()->getStride(); //图像跨度(原图像宽度 + 两边扩充的参考像素点)【wxl_125】
Int   iUnitSize = 0;   //变量解释见下面参数赋值【wxl_125】
Int   iNumUnitsInCu = 0;
Int   iTotalUnits = 0;
Bool  bNeighborFlags[4 * MAX_NUM_SPU_W + 1]; //!< 用于存放4个方向上的相邻样点值的【可用性】，4*32+1
Int   iNumIntraNeighbor = 0;                 !< 给可用邻块进行计数   【wxl_125:统计可以参考的领域块的数目】
UInt uiPartIdxLT, uiPartIdxRT, uiPartIdxLB;
! 获取当前PU左上角LT，右上角RT以及左下角LB 以4x4块为单位的Z-order（Zscan）
pcCU->deriveLeftRightTopIdxAdi( uiPartIdxLT, uiPartIdxRT, uiZorderIdxInPart, uiPartDepth );
pcCU->deriveLeftBottomIdxAdi  ( uiPartIdxLB,              uiZorderIdxInPart, uiPartDepth );
iUnitSize      = g_uiMaxCUWidth >> g_uiMaxCUDepth;  // 4
iNumUnitsInCu  = uiCuWidth / iUnitSize;    // 当前CU的宽/4  = 宽方向上，iUnitSize的个数
iTotalUnits    = (iNumUnitsInCu << 2) + 1; // iTotalUnits = Top + RightTop + Left + LeftBottom + LeftTop
//                                            = iNumUnitsInCu + iNumUnitsInCu + iNumUnitsInCu + iNumUnitsInCu + 1
//  wxl_125:统计可以使用的领域参考块的数目
// （扫描顺序是从左下到左上，再从左上到右上）
bNeighborFlags[iNumUnitsInCu*2] = isAboveLeftAvailable( pcCU, uiPartIdxLT );
iNumIntraNeighbor  += (Int)(bNeighborFlags[iNumUnitsInCu*2]);
iNumIntraNeighbor  += isAboveAvailable     ( pcCU, uiPartIdxLT, uiPartIdxRT, bNeighborFlags+(iNumUnitsInCu*2)+1 );
iNumIntraNeighbor  += isAboveRightAvailable( pcCU, uiPartIdxLT, uiPartIdxRT, bNeighborFlags+(iNumUnitsInCu*3)+1 );
iNumIntraNeighbor  += isLeftAvailable      ( pcCU, uiPartIdxLT, uiPartIdxLB, bNeighborFlags+(iNumUnitsInCu*2)-1 );
iNumIntraNeighbor  += isBelowLeftAvailable ( pcCU, uiPartIdxLT, uiPartIdxLB, bNeighborFlags+ iNumUnitsInCu   -1 );
bAbove = true;
bLeft  = true;
uiWidth=uiCuWidth2+1;
uiHeight=uiCuHeight2+1;
if (((uiWidth<<2)>iOrgBufStride)||((uiHeight<<2)>iOrgBufHeight))
{
return;
}
//! piRoiOrigin指向当前PU左上角
piRoiOrigin = pcCU->getPic()->getPicYuvRec()->getLumaAddr( pcCU->getAddr(), pcCU->getZorderIdxInCU()+uiZorderIdxInPart );
piAdiTemp   = piAdiBuf;
//wxl_125: 参考样点的替换（填补）过程
fillReferenceSamples (g_bitDepthY, piRoiOrigin, piAdiTemp, bNeighborFlags, iNumIntraNeighbor, iUnitSize, iNumUnitsInCu, iTotalUnits, uiCuWidth, uiCuHeight, uiWidth, uiHeight, iPicStride, bLMmode);
// ****************************************************
//! (1晨)下面所进行的工作主要是对参考样点进行3抽头的滤波。
//    piAdiBuf指向滤波前的参考样点的首地址，在滤波前，先将所有参考样点拷贝到piFilterBuf指向的区域，
//! 经滤波后的样点值保存在piFilterBufN指向的区域，最终将滤波后的样点值拷贝到piFilterBuf1。
//  值得一提的是，最终的结果是，piAdiBuf指向的区域是未经滤波的样点值，而piFilterBuf1指向的区域是经过
//! 滤波的样点值，两者的地址相差uiWH = uiWidth * uiHeight = (uiCuWidth2 + 1) * (uiCuHeight2 + 1)，这就解释了在进行
//! 真正的帧内预测时，在需要滤波时，指向piAdiBuf的指针需要加上uiWH的偏移量。
Int   i;
// generate filtered intra prediction samples
Int iBufSize = uiCuHeight2 + uiCuWidth2 + 1;  // left and left above border + above and above right border + top left corner = length of 3. filter buffer
UInt uiWH = uiWidth * uiHeight;               // number of elements in one buffer
Int* piFilteredBuf1 = piAdiBuf + uiWH;        // 1. filter buffer
Int* piFilteredBuf2 = piFilteredBuf1 + uiWH;  // 2. filter buffer
Int* piFilterBuf = piFilteredBuf2 + uiWH;     // buffer for 2. filtering (sequential)
//piFilterBufN 存放的是参考样点经3抽头滤波后的值
Int* piFilterBufN = piFilterBuf + iBufSize;   // buffer for 1. filtering (sequential)
// ----- 先进行样点值拷贝
Int l = 0;
// left border from bottom to top【左下->左上，滤波前参考样点值拷贝】
for (i = 0; i < uiCuHeight2; i++)
{
piFilterBuf[l++] = piAdiTemp[uiWidth * (uiCuHeight2 - i)];
}
// top left corner
piFilterBuf[l++] = piAdiTemp[0]; //【左上角点， 拷贝】
// above border from left to right
for (i=0; i < uiCuWidth2; i++)  // 【上->右上， 拷贝】
{
piFilterBuf[l++] = piAdiTemp[1 + i];
}
//对32*32的块进行 StrongIntraSmoothing，【原因尚不明白】
if (pcCU->getSlice()->getSPS()->getUseStrongIntraSmoothing()) //cfg里面设置
{
Int blkSize = 32;
Int bottomLeft = piFilterBuf[0];
Int topLeft = piFilterBuf[uiCuHeight2];
Int topRight = piFilterBuf[iBufSize-1];
Int threshold = 1 << (g_bitDepthY - 5);
Bool bilinearLeft = abs(bottomLeft+topLeft-2*piFilterBuf[uiCuHeight]) < threshold;
Bool bilinearAbove  = abs(topLeft+topRight-2*piFilterBuf[uiCuHeight2+uiCuHeight]) < threshold;
if (uiCuWidth>=blkSize && (bilinearLeft && bilinearAbove))
{
Int shift = g_aucConvertToBit[uiCuWidth] + 3;  // log2(uiCuHeight2)
piFilterBufN[0] = piFilterBuf[0];
piFilterBufN[uiCuHeight2] = piFilterBuf[uiCuHeight2];
piFilterBufN[iBufSize - 1] = piFilterBuf[iBufSize - 1];
for (i = 1; i < uiCuHeight2; i++)
{
piFilterBufN[i] = ((uiCuHeight2-i)*bottomLeft + i*topLeft + uiCuHeight) >> shift;
}
for (i = 1; i < uiCuWidth2; i++)
{
piFilterBufN[uiCuHeight2 + i] = ((uiCuWidth2-i)*topLeft + i*topRight + uiCuWidth) >> shift;
}
}
else
{
// 1. filtering with [1 2 1]【wxl_125:首尾直接保存，中间样点值进行3抽头[1 2 1] 】
piFilterBufN[0] = piFilterBuf[0];
piFilterBufN[iBufSize - 1] = piFilterBuf[iBufSize - 1];
for (i = 1; i < iBufSize - 1; i++)
{
piFilterBufN[i] = (piFilterBuf[i - 1] + 2 * piFilterBuf[i]+piFilterBuf[i + 1] + 2) >> 2; // 最后 +2是为了四舍五入取整
}
}
}
else
{
// 1. filtering with [1 2 1]
piFilterBufN[0] = piFilterBuf[0];
piFilterBufN[iBufSize - 1] = piFilterBuf[iBufSize - 1];
for (i = 1; i < iBufSize - 1; i++)
{
piFilterBufN[i] = (piFilterBuf[i - 1] + 2 * piFilterBuf[i]+piFilterBuf[i + 1] + 2) >> 2;
}
}
// fill 1. filter buffer with filtered values
l=0;
for (i = 0; i < uiCuHeight2; i++)
{
piFilteredBuf1[uiWidth * (uiCuHeight2 - i)] = piFilterBufN[l++];
}
piFilteredBuf1[0] = piFilterBufN[l++];
for (i = 0; i < uiCuWidth2; i++)
{
piFilteredBuf1[1 + i] = piFilterBufN[l++];
}
}

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