C++ 基于视觉感知的图像差分算法

我已经在谷歌上搜索了很长一段时间，但没有找到我需要的东西。我想做的是，我有几个不同版本的同一个图像，这些版本是从原始的抖动到调色板。将图像拆分为使用n个选项板之一的8x8块。我想选择哪个调色板看起来最好。有关图像差异的stackoverflow有一些问题，但它们提出了一个简单的算法

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∑R1n-R2n^2+G1n-G2n^2+B1n-B2n^2，并选取最小和。有人建议，为了改进这一点，可以使用更好的delta算法，我尝试了CIEDE2000，但仍然发现结果不令人满意，在许多情况下，我可以手动选择更好的瓷砖。请注意，我确实使用预计算数据对我的CIEDE2000实现进行了一些验证，并使用了rgb到CIELab的这个库，因此我怀疑我对结果感到有点失望的原因是由于一个bug，并且大多数时候它做得不错。我想做的是实现一个比delta更好的算法来选择最好的瓷砖。有没有人知道一种适用于这种包容性或更好的术语的好算法，以便我在搜索时找到更多相关信息？

对不起，如果我今天很愚蠢，这是可能的，但选择N个选项板中最好的选项板与差异有什么关系？当然，从N中选择1个调色板是主观的，但是出于某种原因，您正在查看基于统计的算法。联系是什么？@MarkSetchell不，你不是在傻是的，关于什么图像看起来最相似，肯定有客观的说法，但是我相信有一种方法可以更准确地找到什么瓷砖看起来最好，当一个特定的调色板应用于它，并使用弗洛伊德·斯坦伯格（Floyd Steinberg）等算法进行抖动时。例如，我有一块深色瓷砖和两个调色板。一个调色板有许多亮色，另一个有许多深色。我将瓷砖抖动到两个调色板上，深色的瓷砖看起来更接近原始瓷砖，这就是使用图像差异的原因。