Матрица взаимной корреляции

В моей группе мы разработали алгоритм, который отображает абстрактную информацию из квантово-механических систем в виде изображений. Таким образом, учитывая квантовую систему, мы получаем ассоциированное изображение, которое имеет ту же информацию и делает некоторые особенности видимыми.

Одна из важных особенностей достигается с помощью «матрицы взаимной корреляции»: мы делим изображение на и находим «перекрытие» между всеми парами. Итак, запись для подизображений и , - это число, указывающее, насколько они похожи. Размер матрицы равен . $L\times L$ $i$ $j$ $A_{i,j}$ $L^2\times L^2$

Вопрос в том, используется ли эта матрица или близкий родственник в обработке изображений? Если это так, есть ли у него имя? Есть ли у него какие-нибудь интересные свойства, или это помогает для каких-либо полезных алгоритмов?

image-processing

— Хавьер Родригес Лагуна
источник

Подобные подходы (для анализа соответствия блоков) используются при обработке видео, чтобы понять шаблоны движения и или оценить глубину по стереоизображениям. Было бы лучше, если бы мы понимали больше из свойства, которое вы ищете или требования к приложению.

— Дипан Мехта

Спасибо вам всем за ваши идеи. Наконец-то статья в ArXiv, если вы хотите посмотреть :) arxiv.org/abs/1112.3560

— Хавьер Родригес Лагуна

Если вы посмотрите вокруг на «самоподобие патча изображения», то вы обнаружите некоторые вещи, подобные этим, например, работы Эли Шехтмана и Михала Ирани.

http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/SelfSimilarities.html

или исследовательский центр Calvin:

http://www.vision.ee.ethz.ch/~calvin/software.html

(см. Глобальное и эффективное самоподобие для классификации и обнаружения объектов)

— TDC
источник