Sum of absolute differences
ಡಿಜಿಟಲ್ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮೊತ್ತವು (ಎಸ್ಎಡಿ) ಇಮೇಜ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಯ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ. ಮೂಲ ಬ್ಲಾಕ್ ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಬ್ಲಾಕ್ ನಲ್ಲಿರುವ ಅನುಗುಣವಾದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ನಡುವಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಬ್ಲಾಕ್ ಹೋಲಿಕೆಯ ಸರಳ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಚಿತ್ರದ ಎಲ್ 1 ಮಾನದಂಡ ಅಥವಾ ಎರಡು ಇಮೇಜ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಮ್ಯಾನ್ಹ್ಯಾಟನ್ ಅಂತರ. ವಸ್ತುವಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಸ್ಟಿರಿಯೊ ಚಿತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ ಅಸಮಾನತೆಯ ನಕ್ಷೆಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಸಂಕೋಚನಕ್ಕಾಗಿ ಚಲನೆಯ ಅಂದಾಜಿನಂತಹ ವಿವಿಧ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆ ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ಹುಡುಕಾಟ ಚಿತ್ರದ ಯಾವ ಭಾಗವು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೋಲುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಚಿತ್ರವು ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ 3 ರಿಂದ 3 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಾಗಿದ್ದು, ಹುಡುಕಾಟ ಚಿತ್ರವು ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ 3 ರಿಂದ 5 ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು 0 ರಿಂದ 9 ರವರೆಗಿನ ಒಂದೇ ಪೂರ್ಣಾಂಕದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಹುಡುಕಾಟ ಚಿತ್ರ 2 5 2 7 5 8 6 4 0 7 1 7 4 2 7 5 9 8 6 8 5 ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ನಿಖರವಾಗಿ ಮೂರು ವಿಶಿಷ್ಟ ಸ್ಥಳಗಳಿವೆಃ ಚಿತ್ರದ ಎಡಭಾಗ, ಚಿತ್ರದ ಕೇಂದ್ರ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದ ಬಲಭಾಗ. ಎಸ್ಎಡಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು, ಪ್ರತಿ ಅನುಗುಣವಾದ ಜೋಡಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ 2 ಮತ್ತು 2ರ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು 0,4 ಮತ್ತು 1 ಎಂದರೆ 3,7 ಮತ್ತು 8 ಎಂದರೆ 1, ಮತ್ತು ಹೀಗೆ. ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದರಿಂದ, ಮೂರು ಸಂಭವನೀಯ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಃ ಎಡ ಮಧ್ಯ ಬಲ 0 2 0 5 3 3 1 3 7 3 4 5 0 2 0 1 3 1 1 1 1 1 3 4 ಈ ಮೂರು ಚಿತ್ರ ಪ್ಯಾಚ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ, 9 ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಕ್ರಮವಾಗಿ 20,25 ಮತ್ತು 17 ರ ಎಸ್ಎಡಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಎಸ್ಎಡಿ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ, ಹುಡುಕಾಟ ಚಿತ್ರದ ಬಲಭಾಗವು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಹೋಲುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಇತರ ಎರಡು ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಕಡಿಮೆ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮೊತ್ತವು ಚಿತ್ರದೊಳಗಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹುಡುಕುವ ಸರಳ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಬೆಳಕು, ಬಣ್ಣ, ನೋಡುವ ದಿಕ್ಕು, ಗಾತ್ರ ಅಥವಾ ಆಕಾರದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಂತಹ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಅಂಶಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಂದಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಎಡ್ಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ನಂತಹ ಇತರ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಎಸ್ಎಡಿ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ವೀಡಿಯೊ ಸಂಕೋಚನ ಎಸ್ಎಡಿ ಅದರ ಸರಳತೆಯಿಂದಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ವೇಗದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ; ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಒಂದು ಬ್ಲಾಕ್ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅತ್ಯಂತ ಸರಳವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ವಿವಿಧ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಚಲನೆಯ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಇದು ಬಹಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಎಸ್. ಎ. ಡಿ. ಯು ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಆರ್ಮ್ ನಿಯಾನ್ ಅಥವಾ x86 ಎಸ್. ಎಸ್. ಇ. 2 ನಂತಹ ಸೂಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎಸ್. ಎಸ್. ಇ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸೂಚನೆಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು (ಪಿ. ಎಸ್. ಎ. ಡಿ. ಬಿ. ಡಬ್ಲ್ಯೂ) ಹೊಂದಿದೆ. ಕ್ಯಾಂಡಿಡೇಟ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳು ಕಂಡುಬಂದ ನಂತರ, ಚಲನೆಯ ಅಂದಾಜು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಂತಿಮ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಇತರ ನಿಧಾನವಾದ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮಾಪನಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾನವನ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ರೂಪಾಂತರಗೊಂಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮೊತ್ತ (ಎಸ್. ಎ. ಟಿ. ಡಿ.), ವರ್ಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮೊತ್ತ (ಎಸ್. ಎಸ್. ಡಿ.), ಮತ್ತು ದರ-ವಿರೂಪಣ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸೇರಿವೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸ್ಟಿರಿಯೊ ವಿಷನ್ ಹಾಡಮಾರ್ಡ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ ಮೋಷನ್ ಕಾಂಪೆನ್ಸೇಷನ್ ಮೋಷನ್ ಅಂದಾಜು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್) ರೇಟ್-ಡಿಸ್ಟಾರ್ಷನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ವೀಡಿಯೊ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಲಾಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.