libaom源码分析：帧间运动矢量预测机制
libaom是AOMedia Video 1 (AV1) 编码器的参考实现，AV1是一种开放，免版税的视频编解码标准。帧间预测（Inter Prediction）在视频编码中是通过利用前后帧的相似性来压缩数据量的重要策略。而运动矢量预测则是帧间预测的重要组成部分。下面是libaom中帧间运动矢量预测机制的基本分析：
1. 基本概念
- 运动矢量 (Motion Vector, MV)：在视频编码中，运动矢量表示一个小块的像素从参考帧到当前帧的位移。
- 预测运动矢量 (PMV)：通过从已编码的邻近小块中提取和推断出的运动矢量，用于减少存储真正运动矢量的开销。
2. 运动矢量预测的流程
在libaom中，运动矢量预测的大致流程如下：
寻找候选运动矢量
邻块参考：从左、上、右上和左下等位置的已编码块中获取运动矢量。通常选择更接近当前编码块的以提高预测精度。
帧内引导：使用帧内模式指定的或者特征点检测得到的运动信息，辅助进行运动矢量的预测。
生成预测运动矢量
加权平均：有时会使用某种加权策略对邻近块的运动矢量进行平均，从而生成一个较为合理的预测运动矢量。
基于历史的优化：考虑在同一片段中经常重复出现的运动模式，可以通过历史矢量来调整和优化当前的运动矢量预测。
运动矢量的差分编码
- 差分编码：通常运动矢量不会直接存储，而是存储实际矢量与预测矢量之间的差值，这种差值通常更小且更易压缩。
3. libaom实现细节
在libaom源码中，你可以找到与运动矢量预测相关的代码模块，这些可能包括：
候选生成：代码负责选择和计算可作为预测基础的候选矢量。
矢量合并与选择：决定如何结合候选矢量，在各个模式之间切换并选择最终使用的预测矢量。
差值计算与编码：处理实际运动矢量与预测运动矢量的差值的编码部分。
4. 代码模块示例
在libaom中，相关代码通常集中在文件夹/aom/av1/common/mv.c 和 /aom/av1/encoder/motion_search.c中，这些文件定义和实现了运动矢量搜索和优化的核心函数。
find_best_ref_mvs()：用于寻找最佳的参考运动矢量。motion_compensation()：进行运动补偿的实现。
通过分析libaom源码中的这些模块，你可以深入了解AV1编码器如何高效进行帧间预测以及运动矢量的计算与优化。这种机制是提高压缩效率和画质的核心因素。