Mode Decision(模式选择)决定一个宏块以何种类型进行分割。宏块的分割类型有以下几种：
//P_Skip and B_Skip means that nothing need to be encoded for this macroblock ,// just use the mv predicted to restruct the macroblock//B_Direct means use no mvd and no refidx, // just use the mv abtain from Direct Algorithm and the residue mb // base on such mv to restruct the macroblock.// On Direct mode, we need to encode redisualenum { PSKIP = 0, //encode nothing BSKIP_DIRECT = 0, //skip means encode nothing, direct means encode residual P16x16 = 1, //16x16 on p or b slice P16x8 = 2, //16x8 on p or b slice P8x16 = 3, //8x16 on p or b slice SMB8x8 = 4, //sub macroblock 8x8 on p or b slice SMB8x4 = 5, //sub macroblock 8x4 on p or b slice SMB4x8 = 6, //sub macroblock 4x8 on p or b slice SMB4x4 = 7, //sub macroblock 4x4 on p or b slice P8x8 = 8, //set of sub macroblock modes I4MB = 9, //4x4 on i slice I16MB = 10, //16x16 on i slice IBLOCK = 11, //the same with I4MB SI4MB = 12, // I8MB = 13, //8x8 on i slice IPCM = 14, //PCM mode MAXMODE = 15} MBModeTypes;
模式选择就是通过某种算法得到最优的宏块分割类型。不同算法在流程、最优分割方式选择上会有区别，但是都遵循h.264的标准。
宏块与子宏块
macroblock_layer( ) { mb_type if( mb_type = = I_PCM ) { while( !byte_aligned( ) ) pcm_alignment_zero_bit for( i = 0; i < 256; i++ ) pcm_sample_luma[ i ] for( i = 0; i < 2 * MbWidthC * MbHeightC; i++ ) pcm_sample_chroma[ i ] } else { noSubMbPartSizeLessThan8x8Flag = 1 if( mb_type != I_NxN && MbPartPredMode( mb_type, 0 ) != Intra_16x16 && NumMbPart( mb_type ) = = 4 ) { sub_mb_pred( mb_type ) //子宏块预测 for( mbPartIdx = 0; mbPartIdx < 4; mbPartIdx++ ) if( sub_mb_type[ mbPartIdx ] != B_Direct_8x8 ) { if( NumSubMbPart( sub_mb_type[ mbPartIdx ] ) > 1 ) noSubMbPartSizeLessThan8x8Flag = 0 } else if( !direct_8x8_inference_flag ) noSubMbPartSizeLessThan8x8Flag = 0 } else { if( transform_8x8_mode_flag && mb_type = = I_NxN ) transform_size_8x8_flag mb_pred( mb_type ) //宏块预测 } if( MbPartPredMode( mb_type, 0 ) != Intra_16x16 ) { coded_block_pattern if( CodedBlockPatternLuma > 0 && transform_8x8_mode_flag && mb_type != I_NxN && noSubMbPartSizeLessThan8x8Flag && ( mb_type != B_Direct_16x16 | | direct_8x8_inference_flag ) ) transform_size_8x8_flag } if( CodedBlockPatternLuma > 0 | | CodedBlockPatternChroma > 0 | | MbPartPredMode( mb_type, 0 ) = = Intra_16x16 ) { mb_qp_delta residual( ) } } }
上面是宏块层的语法，可以看到宏块预测可以分为两大类：宏块预测、子宏块预测，这两类预测是相互独立的。有兴趣可以去查看宏块结构（的slice_data之后的部分）、宏块与子宏块类型（）
子宏块类型则可以统一为一种类型P8x8，每个宏块有4个P8x8的子宏块，4个子宏块独立进行子宏块预测，每个子宏块都可以为不同的子宏块类型。
Chroma模式选择
Chroma宏块只分为intra与inter两种类型，并不再细分。标准规定了Chroma宏块的预测方式是受到luma的预测方式的制约的。当luma是以intra进行预测时，chroma宏块才会进行intra预测；当luma是以inter进行预测时，chroma宏块进行的是inter预测（Chroma inter预测不会自行预测，而是通过luma预测结果进行缩放处理后得到的Chroma mv）。
宏块预测中，只有I4MB, I16MB, I8MB时Chroma宏块才会采用intra预测：
//只有当luma的预测模式为intra时，才会进行Chroma的intra预测mb_pred( mb_type ) { if( MbPartPredMode( mb_type, 0 ) = = Intra_4x4 | | MbPartPredMode( mb_type, 0 ) = = Intra_8x8 | | MbPartPredMode( mb_type, 0 ) = = Intra_16x16 ) { if( MbPartPredMode( mb_type, 0 ) = = Intra_4x4 ) for( luma4x4BlkIdx=0; luma4x4BlkIdx<16; luma4x4BlkIdx++ ) { prev_intra4x4_pred_mode_flag[ luma4x4BlkIdx ] if( !prev_intra4x4_pred_mode_flag[ luma4x4BlkIdx ] ) rem_intra4x4_pred_mode[ luma4x4BlkIdx ] } if( MbPartPredMode( mb_type, 0 ) = = Intra_8x8 ) for( luma8x8BlkIdx=0; luma8x8BlkIdx<4; luma8x8BlkIdx++ ) { prev_intra8x8_pred_mode_flag[ luma8x8BlkIdx ] if( !prev_intra8x8_pred_mode_flag[ luma8x8BlkIdx ] ) rem_intra8x8_pred_mode[ luma8x8BlkIdx ] } if( chroma_format_idc != 0 ) intra_chroma_pred_mode } else if( MbPartPredMode( mb_type, 0 ) != Direct ) { for( mbPartIdx = 0; mbPartIdx < NumMbPart( mb_type ); mbPartIdx++) if( ( num_ref_idx_l0_active_minus1 > 0 | | mb_field_decoding_flag ) && MbPartPredMode( mb_type, mbPartIdx ) != Pred_L1 ) ref_idx_l0[ mbPartIdx ] for( mbPartIdx = 0; mbPartIdx < NumMbPart( mb_type ); mbPartIdx++) if( ( num_ref_idx_l1_active_minus1 > 0 | | mb_field_decoding_flag ) && MbPartPredMode( mb_type, mbPartIdx ) != Pred_L0 ) ref_idx_l1[ mbPartIdx ] for( mbPartIdx = 0; mbPartIdx < NumMbPart( mb_type ); mbPartIdx++) if( MbPartPredMode ( mb_type, mbPartIdx ) != Pred_L1 ) for( compIdx = 0; compIdx < 2; compIdx++ ) mvd_l0[ mbPartIdx ][ 0 ][ compIdx ] for( mbPartIdx = 0; mbPartIdx < NumMbPart( mb_type ); mbPartIdx++) if( MbPartPredMode( mb_type, mbPartIdx ) != Pred_L0 ) for( compIdx = 0; compIdx < 2; compIdx++ ) mvd_l1[ mbPartIdx ][ 0 ][ compIdx ] } }
子宏块预测中没有Chroma intra预测：
//可以看到子宏块预测时，没有Chroma的intra预测sub_mb_pred( mb_type ) { for( mbPartIdx = 0; mbPartIdx < 4; mbPartIdx++ ) sub_mb_type[ mbPartIdx ] for( mbPartIdx = 0; mbPartIdx < 4; mbPartIdx++ ) if( ( num_ref_idx_l0_active_minus1 > 0 | | mb_field_decoding_flag ) && mb_type != P_8x8ref0 && sub_mb_type[ mbPartIdx ] != B_Direct_8x8 && SubMbPredMode( sub_mb_type[ mbPartIdx ] ) != Pred_L1 ) ref_idx_l0[ mbPartIdx ] for( mbPartIdx = 0; mbPartIdx < 4; mbPartIdx++ ) if( (num_ref_idx_l1_active_minus1 > 0 | | mb_field_decoding_flag ) && sub_mb_type[ mbPartIdx ] != B_Direct_8x8 && SubMbPredMode( sub_mb_type[ mbPartIdx ] ) != Pred_L0 ) ref_idx_l1[ mbPartIdx ] for( mbPartIdx = 0; mbPartIdx < 4; mbPartIdx++ ) if( sub_mb_type[ mbPartIdx ] != B_Direct_8x8 && SubMbPredMode( sub_mb_type[ mbPartIdx ] ) != Pred_L1 ) for( subMbPartIdx = 0; subMbPartIdx < NumSubMbPart( sub_mb_type[ mbPartIdx ] ); subMbPartIdx++) for( compIdx = 0; compIdx < 2; compIdx++ ) mvd_l0[ mbPartIdx ][ subMbPartIdx ][ compIdx ] for( mbPartIdx = 0; mbPartIdx < 4; mbPartIdx++ ) if( sub_mb_type[ mbPartIdx ] != B_Direct_8x8 && SubMbPredMode( sub_mb_type[ mbPartIdx ] ) != Pred_L0 ) for( subMbPartIdx = 0; subMbPartIdx < NumSubMbPart( sub_mb_type[ mbPartIdx ] ); subMbPartIdx++) for( compIdx = 0; compIdx < 2; compIdx++ ) mvd_l1[ mbPartIdx ][ subMbPartIdx ][ compIdx ]}
Mode Decision
JM18.6中有几种模式选择的算法，下面来分析一下low与high这两种算法的流程。
Mode Decision Low
该过程非常主要的一个特点是Chroma不参与模式选择
简述一下Low的流程：
- inter的宏块类型（P16x16, P16x8, P8x16）选择。
- inter的子宏块类型（SMB8x8, SMB8x4, SMB4x8, SMB4x4）选择，每个8x8都可以独立选择不同的分割方式；如果8x8变换方式可用的话，则会多进行一次只采用SMB8x8并采用8x8变换的编码方式，由此看出8x8变换在子宏块类型中只用于SMB8x8。
- Skip, FindSkipModeMotionVector此处无作用。
- Direct
- I8MB,在4个8x8子宏块中可以分别选择不同的预测模式，该预测模式与I4MB一样有9种；在mode_decision_for_I8x8_blocks最后会进行残差编码，宏块重建。
- I4MB,在16个4x4块中可以分别选择不同的预测模式，预测模式共9种；在mode_decision_for_I4x4_blocks最后会进行残差编码，宏块重建。
- I16MB,在residual_transform_quant_luma_16x16最后会进行残差计算，宏块重建。
- 上面的步骤已经通过rdcost选择到了最佳的宏块分割模式，这里会进行后续的参数设置，其中最主要的就是非intra模式的残差编码与宏块重建luma_residual_coding。
- Chroma,可以注意到，在Low的流程中Chroma一直没有参与到模式选择当中。最后进行Chroma的intra预测，并根据前面luma所得的当前宏块为intra还是inter模式，选择相应的模式进行编码。
Mode Decision High
该过程中chroma宏块也参与模式选择。
简述一下high的流程：
- SKIP, 如果是bslice调用Get_Direct_Motion_Vectors，pslice则调用FindSkipModeMotionVector获得运动向量。
- inter的宏块类型（P16x16, P16x8, P8x16）选择。
- inter的子宏块类型（SMB8x8, SMB8x4, SMB4x8, SMB4x4）选择，每个8x8都可以独立选择不同的分割方式；如果8x8变换方式可用的话，则会多进行一次只采用SMB8x8并采用8x8变换的编码方式，由此看出8x8变换在子宏块类型中只用于SMB8x8。
- chroma预测模式，如果指定了FastCrIntraDecision，则挑选出最佳的chroma模式，否则得到的是chroma模式的范围（DC_PRED_8 ~ PLANE_8）。
- 根据所得到的chroma模式范围进行循环。
- 在所有luma 模式中选择最佳的模式。
- compute_mode_RD_cost中首先筛选chroma模式，只有三种情况才可以往下选择最佳luma模式：
- FastCrIntraDecision，表明只有一次chroma循环，并且循环前已经选出了最佳的chroma模式；
- DC_PRED_8，chroma DC模式可以搭配所有的luma模式；
- intra，luma intra模式可以搭配所有的chroma intra模式。
- Bslice & P16x16的情况，再次(?)检查forward,backward,both,bi-pred中，哪种方式最佳。
- 如果输入参数指定了transform 8x8，那么对transform8x8与transform4x4分别计算残差。
- < P8x8,也就是P16x16, P16x8, P8x16的残差编码，宏块重建。
- P8x8,也就是SMB8x8, SMB8x4, SMB4x8, SMB4x4宏块重建，他们的残差计算在子宏块预测时已经计算编码过，并且得到了子宏块的重建块，所以这里只是单纯把子宏块的重建块合并起来。
- I4MB,在16个4x4块中可以分别选择不同的预测模式，预测模式共9种；在mode_decision_for_I4x4_blocks最后会进行残差编码，宏块重建。
- I16MB,在residual_transform_quant_luma_16x16最后会进行残差编码，宏块重建。
- I8MB,在4个8x8子宏块中可以分别选择不同的预测模式，该预测模式与I4MB一样有9种；在mode_decision_for_I8x8_blocks最后会进行残差编码，宏块重建。
- IPCM，重建块就是编码块。
- Chroma残差编码，其实函数内部分别包含了intra与inter的预测。只有luma在intra模式下，才能进行chroma的intra预测。最后进行chroma的残差编码，宏块重建。
- 在每个luma模式最后，都计算出rdcost，然后与前面得到的最低rdcost比较，选择最佳的分割模式。
LOW与HIGH的共同点
可以看到他们在inter模式选择时流程大致一样的。先得到宏块的最佳分割模式，然后得到4个子宏块的最佳分割模式。下面大致浏览一下PartitionMotionSearch与SubPartitionMotionSearch的流程。
LOW与HIGH的不同点
不同点大致分为流程上，最优分割模式选择（计算rdcost）的差异。
- Low在对每种分割模式预测完后，立刻进行rdcost计算，用得到的rdcost对比前面已经得到的最佳cost，从而得到最佳模式。在得到最佳模式后，再进行残差编码与重建。
- High统一把对比cost并得到最佳模式这个过程写到compute_mode_RD_cost里面。在前面进行完成运动预测后，进入该函数对9种分割模式进行残差编码，宏块重建，cost计算与对比。其中4种intra分割模式是在这个函数内部才分别进行预测的。
- Low的rdcost计算并不像high的那么严谨，只是简单地算出distortion与残差系数以外的bit数。Low的rdcost不包括chroma所占用的bit。
- High的rdcost会计算经由熵编码后得到的bit，并且包含了chroma所占用的bit，因此更加精准。但是也会相应地增加编码时间。
宏块重建
宏块重建是指把宏块反量化、反变换后得到的残差，加上参考帧中对应运动向量位置的宏块后重新构建当前宏块的过程。该过程一般处于反量化、反变换步骤之后，而反量化、反变换处于变换、量化这两个过程之后，即残差编码过程之内。因此，残差编码与宏块重建基本上都是一起进行的。
/*!************************************************************************* \brief* The routine performs transform,quantization,inverse transform, * adds the diff to the prediction and writes the result to the * decoded luma frame. ** \par Input:* currMB: Current macroblock.* pl: Color plane for 4:4:4 coding.* block_x,block_y: Block position inside a macro block (0,4,8,12).* intra: Intra block indicator.** \par Output_* nonzero: 0 if no levels are nonzero. \n* 1 if there are nonzero levels.\n* coeff_cost: Coeff coding cost for thresholding consideration.\n*************************************************************************/int residual_transform_quant_luma_4x4(Macroblock *currMB, ColorPlane pl, int block_x,int block_y, int *coeff_cost, int intra){ int nonzero = FALSE; int pos_x = block_x >> BLOCK_SHIFT; int pos_y = block_y >> BLOCK_SHIFT; int b8 = 2*(pos_y >> 1) + (pos_x >> 1) + (pl<<2); int b4 = 2*(pos_y & 0x01) + (pos_x & 0x01); Slice *currSlice = currMB->p_Slice; VideoParameters *p_Vid = currSlice->p_Vid; imgpel **img_enc = p_Vid->enc_picture->p_curr_img; imgpel **mb_pred = currSlice->mb_pred[pl]; int **mb_ores = currSlice->mb_ores[pl]; if (check_zero(&mb_ores[block_y], block_x) != 0) // check if any coefficients in block { int **mb_rres = currSlice->mb_rres[pl]; int max_imgpel_value = p_Vid->max_imgpel_value; int qp = (p_Vid->yuv_format==YUV444 && !currSlice->P444_joined)? currMB->qp_scaled[(int)(p_Vid->colour_plane_id)]: currMB->qp_scaled[pl]; QuantParameters *p_Quant = p_Vid->p_Quant; QuantMethods quant_methods; quant_methods.ACLevel = currSlice->cofAC[b8][b4][0]; quant_methods.ACRun = currSlice->cofAC[b8][b4][1]; //block_x,block_y here is the position of a block on a Macroblock with the unit of pixel quant_methods.block_x = block_x; quant_methods.block_y = block_y; quant_methods.qp = qp; quant_methods.q_params = p_Quant->q_params_4x4[pl][intra][qp]; quant_methods.fadjust = p_Vid->AdaptiveRounding ? (&p_Vid->ARCofAdj4x4[pl][currMB->ar_mode][block_y]) : NULL; quant_methods.coeff_cost = coeff_cost; quant_methods.pos_scan = currMB->is_field_mode ? FIELD_SCAN : SNGL_SCAN; quant_methods.c_cost = COEFF_COST4x4[currSlice->disthres]; currMB->subblock_x = ((b8&0x1)==0) ? (((b4&0x1)==0)? 0: 4) : (((b4&0x1)==0)? 8: 12); // horiz. position for coeff_count context currMB->subblock_y = (b8<2) ? ((b4<2) ? 0: 4) : ((b4<2) ? 8: 12); // vert. position for coeff_count context // Forward 4x4 transform forward4x4(mb_ores, currSlice->tblk16x16, block_y, block_x); // Quantization process nonzero = currSlice->quant_4x4(currMB, &currSlice->tblk16x16[block_y], &quant_methods); // Decoded block moved to frame memory if (nonzero) { // Inverse 4x4 transform inverse4x4(currSlice->tblk16x16, mb_rres, block_y, block_x); // generate final block sample_reconstruct (&img_enc[currMB->pix_y + block_y], &mb_pred[block_y], &mb_rres[block_y], block_x, currMB->pix_x + block_x, BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE, max_imgpel_value, DQ_BITS); } else // if (nonzero) => No transformed residual. Just use prediction. { copy_image_data_4x4(&img_enc[currMB->pix_y + block_y], &mb_pred[block_y], currMB->pix_x + block_x, block_x); } } else { currSlice->cofAC[b8][b4][0][0] = 0; copy_image_data_4x4(&img_enc[currMB->pix_y + block_y], &mb_pred[block_y], currMB->pix_x + block_x, block_x); } return nonzero;}