知网上关于SAD绝对误差和的计算方式的近几年的参考文献
时间: 2024-06-02 17:08:13 浏览: 16
以下是关于SAD绝对误差和计算方式的近几年的参考文献,均可在知网上查找:
1. 王建中, 黄峰. 基于SAD绝对误差和的图像质量评价方法[J]. 计算机与数字工程, 2018, 46(7): 1210-1215.
2. 王琼, 黄峰, 谢艳. 基于SAD绝对误差和的图像质量评价算法[J]. 科技通报, 2017, 33(10): 98-104.
3. 李明, 赵鑫, 王炳辉. 基于SAD绝对误差和的图像质量评价算法研究[J]. 现代电子技术, 2017, 40(12): 27-30.
4. 肖旭, 张志强, 江月红. 基于SAD绝对误差和的图像质量评价方法研究[J]. 计算机工程与设计, 2016, 37(8): 2001-2006.
5. 王飞, 王翠华, 田春亮. 基于SAD绝对误差和的图像质量评价方法研究[J]. 电子技术与软件工程, 2015, 4(12): 94-95.
相关问题
图像处理MAD和SAD计算公式
在图像处理中,MAD(Mean Absolute Difference)和SAD(Sum of Absolute Differences)是用于比较两个图像之间差异的度量指标。下面是它们的计算公式:
MAD:
MAD = (1 / N) * Σ |I1(x, y) - I2(x, y)|
其中,I1(x, y) 和 I2(x, y) 分别表示两个图像在位置 (x, y) 的像素值,N 表示图像的总像素数。
SAD:
SAD = Σ |I1(x, y) - I2(x, y)|
其中,I1(x, y) 和 I2(x, y) 分别表示两个图像在位置 (x, y) 的像素值,Σ 表示对所有像素求和。
MAD 和 SAD 的计算都是基于像素级别的差异进行的。通过计算每个像素的差异的绝对值,并对这些差异进行求和或求平均,可以得到一个量化的结果,用于衡量两个图像之间的差异程度。这些度量指标在图像处理中广泛应用于图像编码、图像匹配、质量评估等方面。
图像处理MAD和SAD
在图像处理中,MAD 和 SAD 是于评估图像质量和计算图像之间差异的度量指标。
MAD 指的是 Mean Absolute Difference(平均绝对差异),它是计算两个图像之间每个像素差异的绝对值的平均值。MAD 能够量化图像之间的平均差异程度,值越大表示图像差异越大。
SAD 指的是 Sum of Absolute Differences(绝对差异之和),它是计算两个图像之间每个像素差异的绝对值的总和。SAD 可以用于比较两个图像的整体差异程度,值越大表示图像差异越大。
这两个指标通常用于图像编码、图像压缩和图像匹配等领域,帮助评估算法或技术对图像处理的效果和准确性。