SAD和SATD的区别
·SAD和SATD的区别 Q:如果不用率失真最优化,为什么选择SATD+delta×r(mv,mode)作为模式选择的依据?为什么运动估计中,整象素搜索用SAD,而亚象素用SATD?为什么帧内模式选择要用SATD? A: SAD即绝对误差和,仅反映残差时域差异,影响PSNR值,不能有效反映码流的大小。SATD即将残差经哈德曼变换的4×4块的预测残差绝对值总和,可以将其看作简单的时频变换,其值在一定程度上可以反映生成码流的大小。因此,不用率失真最优化时,可将其作为模式选择的依据。 一般帧内要对所有的模式进行检测,帧内预测选用SATD的原因同上。 在做运动估计时,一般而言,离最优匹配点越远,匹配误差值SAD越大,这就是有名的单一平面假设,现有的运动估计快速算法大都利用该特性。但是,转换后SATD值并不满足该条件,如果在整象素中运用SATD搜索,容易陷入局部最优点。而在亚象素中,待搜索点不多,各点处的SAD差异相对不大,可以用SATD选择码流较少的匹配位置。 ·几种常见的算术名词缩写。 SAD(Sum of Absolute Difference)=SAE(Sum of Absolute Error)即绝对误差和 |
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