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品牌策划经典案例_网站建设的布局对网络推广的影响_网站推广优化外链_苹果aso优化

时间:2025/7/18 3:15:45来源:https://blog.csdn.net/u013600306/article/details/143024100 浏览次数:0次
品牌策划经典案例_网站建设的布局对网络推广的影响_网站推广优化外链_苹果aso优化

学生报告再次对这个指标照本宣科,实在无法忍了,我得谈谈了。
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结构相似度(structural similarity, SSIM)实际上通过均值标准差相关系数三个分量从图像整体的角度度量失真。

三个分量中,前两个本质相同,分别度量两幅图像均值和标准差的相似性。

小学时,我们学过两个变量差的平方通过代数方法展开为:

( a − b ) 2 = a 2 + b 2 − 2 a b (a - b)^2 = a^2 + b^2 - 2ab (ab)2=a2+b22ab

其中, a a a b b b是任意两个变量或数值。

将加减转变为乘除的比较,或者反过来,是常见的技巧。

  • 比如Richardson-Lucy复原将加减转变为乘除
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  • 比如Harris 角点检测将乘除转变为加减
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  • 比如Fisher准则函数
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但有人非让分母等于常数。
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人家分母凭什么得是常数。我要是分母,我就不做常数,我非要成长,总有一天会成为分子。说起这个常数,我入学不久,我就说廖老师情商加智商是常数,我这老师情商很高,实际上说他笨,我真是钦佩他那海纳百川似的包容心。

乘除和加减哪个好计算用哪个呗?天涯何处无芳草,何必吊死在一棵树上。

言归正传,这两项就是在度量两幅图像均值和标准差的相似性。
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第三项就是两幅图像的Pearson相关系数。这就是Pearson相关系数,没有任何变形。结啥构啊,虽然这个指标有用,但是科学用语我希望实在些。
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Pearson相关系数的用处就太多了,模式识别中到处可见。在数字图像处理中,灰度共生矩阵的相关性也是计算Pearson相关系数。

话说回来,别人说什么就是什么,别人不说就不知道是什么,真是一件可悲的事情。看问题需要看本质,看公式需要看它实际的意义——几何意义、物理意义、啥都没有还有直观解释。然而对于某些人来说,公式它只是个公式。

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