在我的小组中,我们开发了一种算法,可以将来自量子力学系统的抽象信息显示为图像。通过这种方式,给定一个量子系统,我们可以获得具有相同信息并使某些特征可见的关联图像。
使用“互相关矩阵”获得重要特征之一:我们将图像分为子图像并找到所有对之间的“重叠”。因此,子图像的条目和,是一个数字,说明它们的相似程度。矩阵维数为.
问题是:这个矩阵或近亲是否用于图像处理?如果有,它有名字吗?它有什么有趣的特性,或者它对任何有用的算法有帮助吗?
在我的小组中,我们开发了一种算法,可以将来自量子力学系统的抽象信息显示为图像。通过这种方式,给定一个量子系统,我们可以获得具有相同信息并使某些特征可见的关联图像。
使用“互相关矩阵”获得重要特征之一:我们将图像分为子图像并找到所有对之间的“重叠”。因此,子图像的条目和,是一个数字,说明它们的相似程度。矩阵维数为.
问题是:这个矩阵或近亲是否用于图像处理?如果有,它有名字吗?它有什么有趣的特性,或者它对任何有用的算法有帮助吗?
如果您环顾四周寻找“图像补丁自相似性”,那么有些东西是沿着这些思路的,例如 Eli Shechtman 和 Michal Irani 的工作
http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/SelfSimilarities.html
或卡尔文研究中心:
http://www.vision.ee.ethz.ch/~calvin/software.html
(请参阅对象分类和检测的全局和高效自相似性)