该函数进行非planar模式的预测
Void TComPrediction::xPredIntraAng( Int bitDepth,
const Pel* pSrc, Int srcStride,
Pel* pTrueDst, Int dstStrideTrue,
UInt uiWidth, UInt uiHeight, ChannelType channelType,
UInt dirMode, const Bool bEnableEdgeFilters
)
{
// pSrc参考块指针，pTrueDst预测块指针
Int width=Int(uiWidth);
Int height=Int(uiHeight);
// Map the mode index to main prediction direction and angle
assert( dirMode != PLANAR_IDX ); //no planar 当前模式不可能是planar模式
const Bool modeDC = dirMode==DC_IDX;
// Do the DC prediction DC模式
if (modeDC)
{
// 获取DC值
const Pel dcval = predIntraGetPredValDC(pSrc, srcStride, width, height);
// 对预测像素全部赋DC值
for (Int y=height;y>0;y--, pTrueDst+=dstStrideTrue)
{
for (Int x=0; x<width;) // width is always a multiple of 4.
{
pTrueDst[x++] = dcval;
}
}
}
else // Do angular predictions 角度预测模式
{
const Bool bIsModeVer = (dirMode >= 18); //是否是垂直类模式
const Int intraPredAngleMode = (bIsModeVer) ? (Int)dirMode - VER_IDX : -((Int)dirMode - HOR_IDX); // 当前模式与水平或竖直模式的差值，可以作为后面列表的下标
const Int absAngMode = abs(intraPredAngleMode); // 差值的绝对值
const Int signAng = intraPredAngleMode < 0 ? -1 : 1; // 差值的符号
// 是否需要边缘滤波，因为竖直和水平模式边缘像素需要考虑对应方向上的变化趋势
const Bool edgeFilter = bEnableEdgeFilters && isLuma(channelType) && (width <= MAXIMUM_INTRA_FILTERED_WIDTH) && (height <= MAXIMUM_INTRA_FILTERED_HEIGHT);
// Set bitshifts and scale the angle parameter to block size
static const Int angTable[9] = {0, 2, 5, 9, 13, 17, 21, 26, 32}; // 偏移值绝对值表
// 32除以偏移值是角度的余切值，乘以256是为了保持精度，因此invAngTable可以看作缩放后的角度余切值列表
static const Int invAngTable[9] = {0, 4096, 1638, 910, 630, 482, 390, 315, 256}; // (256 * 32) / Angle
Int invAngle = invAngTable[absAngMode]; // 当前角度的缩放余切值
Int absAng = angTable[absAngMode]; // 当前角度偏移值绝对值
Int intraPredAngle = signAng * absAng; // 当前角度偏移值
Pel* refMain; // 主参考像素，垂直类模式即为上方的参考像素
Pel* refSide; // 侧边参考像素，垂直类模式即为左侧的参考像素
Pel refAbove[2*MAX_CU_SIZE+1]; // 上方参考像素
Pel refLeft[2*MAX_CU_SIZE+1]; // 左侧参考像素
// Initialize the Main and Left reference array.
if (intraPredAngle < 0)
{
// 对于偏移值小于零的角度，垂直类模式需要将左侧的参考像素投影到上方参考像素的左侧，水平类反之
const Int refMainOffsetPreScale = (bIsModeVer ? height : width ) - 1;
const Int refMainOffset = height - 1; // 主参考像素数组向右偏移height-1存储，因为其左侧还要存储侧边参考像素
for (Int x=0;x<width+1;x++)
{
refAbove[x+refMainOffset] = pSrc[x-srcStride-1]; // 填充上方参考像素
}
for (Int y=0;y<height+1;y++)
{
refLeft[y+refMainOffset] = pSrc[(y-1)*srcStride-1]; // 填充左侧参像素
}
refMain = (bIsModeVer ? refAbove : refLeft) + refMainOffset; // 确定主参考像素
refSide = (bIsModeVer ? refLeft : refAbove) + refMainOffset; // 确定侧参考像素
// Extend the Main reference to the left.
// 进行参考像素的投影
Int invAngleSum = 128; // rounding for (shift by 8)
// (refMainOffsetPreScale+1)*intraPredAngle>>5 当前块高度乘以角度正切值，得到所需投影的最大数量
for (Int k=-1; k>(refMainOffsetPreScale+1)*intraPredAngle>>5; k--)
{
invAngleSum += invAngle; // 每次加缩放余切值，相当于invAngleSum=invAngle*abs(k),开始的128为了四舍五入，不用在意
refMain[k] = refSide[invAngleSum>>8]; // 右移8位，相当于除以256，把余切值缩放抵消。因此得到的坐标相当于是abs(k)乘以余切值，正好是投影
}
}
else
{
// 角度偏移值大于等于零的不需要投影
for (Int x=0;x<2*width+1;x++)
{
refAbove[x] = pSrc[x-srcStride-1];
}
for (Int y=0;y<2*height+1;y++)
{
refLeft[y] = pSrc[(y-1)*srcStride-1];
}
refMain = bIsModeVer ? refAbove : refLeft ;
refSide = bIsModeVer ? refLeft : refAbove;
}
// swap width/height if we are doing a horizontal mode:
// 如果是水平类模式，则先把预测像素存到tempArray里面再对称，垂直类模式则不需要最后的对称
Pel tempArray[MAX_CU_SIZE*MAX_CU_SIZE];
const Int dstStride = bIsModeVer ? dstStrideTrue : MAX_CU_SIZE;
Pel *pDst = bIsModeVer ? pTrueDst : tempArray;
if (!bIsModeVer)
{
std::swap(width, height);
}
if (intraPredAngle == 0) // pure vertical or pure horizontal
{
//竖直模式或水平模式
for (Int y=0;y<height;y++)
{
for (Int x=0;x<width;x++)
{
pDst[y*dstStride+x] = refMain[x+1];
}
}
if (edgeFilter)
{
// 进行边缘滤波，竖直模式对最左侧一列滤波，相应的，水平模式则是对最上方一行滤波
for (Int y=0;y<height;y++)
{
pDst[y*dstStride] = Clip3 (0, ((1 << bitDepth) - 1), pDst[y*dstStride] + (( refSide[y+1] - refSide[0] ) >> 1) );
}
}
}
else
{
// 非竖直或水平模式
Pel *pDsty=pDst;
for (Int y=0, deltaPos=intraPredAngle; y<height; y++, deltaPos+=intraPredAngle, pDsty+=dstStride)
{
// 遍历每一行，deltaPos为角度偏移值乘以行高，该值除以32即为参考像素相对当前像素所在列的偏移值
const Int deltaInt = deltaPos >> 5; // 除以32的整数部分
const Int deltaFract = deltaPos & (32 - 1); // 余数部分
if (deltaFract)
{
// 余数不为零，说明对应的参考像素不是整像素位置，需要插值获得
// Do linear filtering 线性插值
const Pel *pRM=refMain+deltaInt+1; // 左侧参考像素
Int lastRefMainPel=*pRM++; // 相邻参考像素，真正的参考位置就在他俩之间
for (Int x=0;x<width;pRM++,x++)
{
Int thisRefMainPel=*pRM;
// 两个相邻的参考像素进行线性插值得到预测值
pDsty[x+0] = (Pel) ( ((32-deltaFract)*lastRefMainPel + deltaFract*thisRefMainPel +16) >> 5 );
lastRefMainPel=thisRefMainPel;
}
}
else
{
// 余数为零，不需要插值，直接copy对应位置的参考像素即可
// Just copy the integer samples
for (Int x=0;x<width; x++)
{
pDsty[x] = refMain[x+deltaInt+1];
}
}
}
}
// Flip the block if this is the horizontal mode
if (!bIsModeVer)
{
// 如果是水平类的模式，需要对称翻转预测值
for (Int y=0; y<height; y++)
{
for (Int x=0; x<width; x++)
{
pTrueDst[x*dstStrideTrue] = pDst[x];
}
pTrueDst++;
pDst+=dstStride;
}
}
}
}
