คำถามติดแท็ก distance-metrics

ฉันกำลังพยายามใช้ตัวกรอง IIR อันดับที่ 8 และบันทึกย่อของแอปพลิเคชันและหนังสือทุกเล่มที่ฉันได้อ่านบอกว่ามันเป็นการดีที่สุดที่จะใช้ตัวกรองลำดับที่สองมากกว่านั้นเป็นส่วนที่สอง ฉันใช้tf2sosMATLAB เพื่อรับค่าสัมประสิทธิ์สำหรับส่วนที่สองซึ่งทำให้ฉันมีค่า 6x4 coeffs สำหรับส่วนของคำสั่งที่สอง 4 ตามที่คาดไว้ ก่อนการใช้งานเป็น SOS ตัวกรองลำดับที่ 8 จำเป็นต้องเก็บค่าตัวอย่าง 7 ค่าก่อนหน้า (และค่าเอาต์พุตด้วย) ตอนนี้เมื่อดำเนินการตามลำดับส่วนที่สองโฟลว์ทำงานอย่างไรจากอินพุตไปยังเอาต์พุตฉันต้องเก็บค่าตัวอย่างก่อนหน้านี้เพียง 2 ค่าหรือไม่ หรือผลลัพธ์ของตัวกรองตัวแรกป้อนเช่นเดียวx_inกับตัวกรองที่สองและอื่น ๆ ?

20 filters  filter-design  infinite-impulse-response  biquad  audio  image-processing  distance-metrics  algorithms  interpolation  audio  hardware  performance  sampling  computer-vision  dsp-core  music  frequency-spectrum  matlab  power-spectral-density  filter-design  ica  source-separation  fourier-transform  fourier-transform  sampling  bandpass  audio  algorithms  edge-detection  filters  computer-vision  stereo-vision  filters  finite-impulse-response  infinite-impulse-response  image-processing  blur  impulse-response  state-space  linear-systems  dft  floating-point  software-implementation  oscillator  matched-filter  digital-communications  digital-communications  deconvolution  continuous-signals  discrete-signals  transfer-function  image-processing  computer-vision  3d 

ฉันมักจะใช้ค่าเฉลี่ยข้อผิดพลาดกำลังสอง (MSE) หรืออัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน (PSNR) สูงสุดเพื่อเปรียบเทียบภาพสองภาพ แต่สิ่งนี้ไม่ดีพอ ฉันต้องการค้นหาสูตรที่ส่งคืนระยะทางที่ไกลมากระหว่างรูปภาพ A และรุ่น B ที่มีจุดภาพ (หรือเบลอ) แต่ฉันไม่ทราบวิธีการดำเนินการต่อ สิ่งที่จะเป็นตัวชี้วัดที่ดีสำหรับความต้องการของฉัน?

14 image-processing  distance-metrics 

ฉันพยายามที่จะ "จับคู่" แพทช์สี่เหลี่ยมเล็ก ๆ ในภาพ เมื่อดูอย่างรวดเร็วครั้งแรกดูเหมือนว่ามีเหตุผลที่จะทำการเปรียบเทียบรูปแบบระยะทางแบบยุคลิดของสองอาร์เรย์เพื่อรับค่า "ความคล้ายคลึงกัน" วิธีนี้ใช้งานได้ดีในหลายกรณี (ตัวแก้ไข "ที่ดีที่สุด" (ค่าต่ำสุด) ตามตัวชี้วัดนี้จะมีลักษณะคล้ายกับตัวแก้ไขแบบสอบถาม) อย่างไรก็ตามมีหลายกรณีที่ทำให้เกิดการแข่งขันที่แย่มาก ตัวอย่างเช่นใช้แพทช์คู่เหล่านี้: กำแพงอิฐสองแผ่นคะแนน 134 (นี่คือผลรวมของส่วนประกอบของความแตกต่างของพิกเซลแบบสัมบูรณ์เฉลี่ย): หนึ่งชิ้นของกำแพงอิฐ, หนึ่งหญ้าเต็มไปด้วยคะแนน 123! สำหรับมนุษย์ "ชัดเจน" หญ้าไม่ตรงกับอิฐ แต่ตัวชี้วัดนี้พูดเป็นอย่างอื่น ปัญหาอยู่ในรูปแบบสถิติท้องถิ่น ถ้าฉันใช้บางอย่างเช่นการเปรียบเทียบฮิสโตแกรมฉันจะสูญเสียข้อมูลเชิงพื้นที่ทั้งหมด - เช่นถ้าแพทช์เป็นหญ้าที่ด้านบนและอิฐที่ด้านล่างมันจะจับคู่กับแพทช์ที่มีหญ้าอยู่ด้านล่างและอิฐที่ด้านบน การแข่งขันอื่น "ผิดปกติอย่างเห็นได้ชัด") มีตัวชี้วัดที่ผสมผสานแนวคิดทั้งสองนี้เข้ากับค่าที่สมเหตุสมผลซึ่งจะประเมินว่า "คล้ายกัน" สำหรับคู่ที่ 1 ข้างต้น แต่ไม่เหมือนกันสำหรับตัวอย่างของแพทช์และกระจกแนวตั้งของฉันหรือไม่ ข้อเสนอแนะใด ๆ ที่ได้รับการชื่นชม!

11 image-processing  distance-metrics  classification  waveform-similarity