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SAD(Sum of Absolute Difference)=SAE(Sum of Absolute Error)即绝对误差和 SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)即hadamard变换后再绝对值求和 MAD(Mean Absolute Difference)=MAE(Mean Absolute Error)即平均绝对差值 SSD(Sum of Squared Difference)=SSE(Sum of Squared Error)即差值的…

率失真优化概述: 率失真优化(Rate D isto r t i on Op t i m ized)策略是在率失真理论[3 ]的基础上提出的一种代价函数方案, RDO 的主要思想是, 在计算代价函数时, 同时考虑码率和失真度两方面因素的制约, 在保证低失真度的同时保证低码率, 这样更加有利于视频流的传输. H. 264在运动搜索. 参考帧择优. 模式决策三个方面运用了不同的RDO 代价函数, 也将非RDO 代价函数列为可选模式, 以满足不同的需要.. 可描述如下: 在保证比特率R 不超过最大比特…

简介: 本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法:平均绝对差算法(MAD).绝对误差和算法(SAD).误差平方和算法(SSD).平均误差平方和算法(MSD).归一化积相关算法(NCC).序贯相似性检测算法(SSDA).hadamard变换算法(SATD).下面依次对其进行讲解. MAD算法 介绍 平均绝对差算法(Mean Absolute Differences,简称MAD算法),它是Leese在1971年提出的一种匹配算法.是模式识别中常用方法,该算法的思想简单,具有较高的匹配精度,广泛用于图像…

SAD(Sum of Absolute Difference)=SAE(Sum of Absolute Error)即绝对误差和 SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)即hadamard变换后再绝对值求和 SSD(Sum of Squared Difference)=SSE(Sum of Squared Error)即差值的平方和 MAD(Mean Absolute Difference)=MAE(Mean Absolute Error)即平均绝…

RDO: 平均误差(SSD/SSE).均方误差(MSE).绝对误差和(SAD).峰值信噪比(PSNR) min D subject to R < Rc 拉格朗日优化(λ为拉格朗日乘子): min J, where J = D +λR RLO: The performance loss  P(D) – P(0) 表示的是匹配和不匹配的特征对之间的汉明距 Generalized Binomial Distribution (GBD) 广义二项分布 p(S|k-1,v-1):当特征对的前v-1位之间的…

一.了解RDO RDO是什么? RDO是红帽Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform的社区版,类似RHEL和Fedora,RHEV和oVirt这样的关系. 说白了,就是红帽支持一个开源项目,让你帮他踩坑,得到成熟稳定的版本,红帽搞一个企业版赚钱. 这个就是红帽的商业模式,其实是多方受益的,用户有一个开源免费的软件工具使用,当然前期可能“坑”比较多,但是和红帽一起磨合,共同提高稳定性,比较典型的就是CentOS.红帽发行商业版,赚去服务费,对可靠性.稳…

Don't make a promise when you are in Joy. Don't reply when you are Sad.Don't take decisions when you are Angry.Think Twice.Act Wise. 当你喜悦时,不要轻易地承诺.当你悲伤时,不要轻易地回复.当你愤怒时,不要轻易做出决定.三思而后行,明智之法.…

#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;const int w = 384;const int h = 288;const int n = 3;void SAD(uchar* Limg,…