Questions tagged «distance-metrics»

我正在尝试实现8阶IIR滤波器，并且我阅读的每个应用笔记和教科书都说，最好将2阶以上的任何滤波器实现为二阶部分。我tf2sos在MATLAB中使用了二阶部分的系数，这与我预期的4个二阶部分的6x4系数有关。在实施为SOS之前，八阶滤波器需要存储7个先前的采样值（以及输出值）。现在，当实现为二阶部分时，流程如何从输入到输出工作，我是否仅需要存储2个先前的样本值？还是第一个滤波器的输出馈x_in入第二个滤波器，依此类推？

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我通常使用均方误差（MSE）或峰值信噪比（PSNR）来比较两个图像，但这还不够好。我需要找到一个公式，该公式返回图像A和其像素化（或模糊）版本B之间的很大距离，但是我不知道该如何进行。什么是适合我需要的指标？

14 image-processing  distance-metrics 

我正在尝试“匹配”图像中的小方块。乍看之下，简单地对这两个数组进行欧几里德距离样式比较以获得“相似性”度量似乎是合理的。这在许多情况下都可以正常工作（根据该指标的“最佳”补丁（最低值）与查询补丁非常相似）。但是，在许多情况下，这会产生非常差的匹配。例如，采用以下两个补丁对： 一堵砖墙的两个补丁，得分为134（这是平均绝对像素差的组成部分之和）： 一块砖墙，一块草，得分123！ 对于人类来说，“显然”草与砖块不匹配，但是该度量标准却相反。问题仅在于局部统计差异。 如果我使用直方图比较之类的方法，我将完全失去所有空间信息-例如，如果一块补丁在顶部是草，而底部是砖，那么它会与底部在草地，顶部是砖的补丁完全匹配（再次，另一个“明显错误”的匹配）。 是否存在一种度量标准，可以将上述两种思想组合成一个合理的值，对于上述对1而言，该值将被评估为“相似”，但对于我的补丁及其垂直镜面示例，该度量值却不相似？ 任何建议表示赞赏！

11 image-processing  distance-metrics  classification  waveform-similarity