SAD SATD的区别及应用

Q：什么是SAD，SAE，SATD，SSD，SSE，MAD，MAE，MSD，MSE？

A：SAD（Sum of Absolute Difference）=SAE（Sum of Absolute Error)即绝对误差和

SATD（Sum of Absolute Transformed Difference）即hadamard变换后再绝对值求和

SSD（Sum of Squared Difference）=SSE（Sum of Squared Error)即差值的平方和

MAD（Mean Absolute Difference）=MAE（Mean Absolute Error)即平均绝对差值

MSD（Mean Squared Difference）=MSE（Mean Squared Error）即平均平方误差

 

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？

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