Kreuzkorrelationsmatrix

In meiner Gruppe haben wir einen Algorithmus entwickelt, der abstrakte Informationen aus quantenmechanischen Systemen als Bilder zeigt. Auf diese Weise erhalten wir bei einem Quantensystem ein zugehöriges Bild, das die gleichen Informationen enthält und einige Merkmale sichtbar macht.

Eines der wichtigen Merkmale wird unter Verwendung einer "Kreuzkorrelationsmatrix" erhalten: Wir teilen das Bild in Teilbilder und finden die "Überlappung" zwischen allen Paaren. Der Eintrag für die Teilbilder und , ist also eine Zahl, die angibt, wie ähnlich sie sind. Die Matrixdimension ist . $L\times L$ $i$ $j$ $A_{i,j}$ $L^2\times L^2$

Die Frage ist: Wird diese Matrix oder ein enger Verwandter in der Bildverarbeitung verwendet? Wenn ja, hat es einen Namen? Hat es interessante Eigenschaften oder hilft es für nützliche Algorithmen?

image-processing

— Javier Rodriguez Laguna
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Ähnliche Ansätze (zur Analyse der Blockanpassung) werden bei der Videoverarbeitung verwendet, um die Bewegungsmuster zu verstehen und oder um die Tiefe aus Stereobildern abzuschätzen. Es wäre besser, wenn wir mehr über die Immobilie, die Sie suchen, oder die Anwendungsanforderungen verstehen.

— Dipan Mehta

Vielen Dank an Sie alle für Ihre Ideen. Der Artikel ist endlich in der ArXiv, wenn Sie einen Blick darauf werfen möchten :) arxiv.org/abs/1112.3560

— Javier Rodriguez Laguna

Wenn Sie sich nach "Bild-Patch-Selbstähnlichkeit" umsehen, gibt es einige Dinge, die in diese Richtung gehen, zum Beispiel die Arbeit von Eli Shechtman und Michal Irani

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

oder das Calvin-Forschungszentrum:

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

(Siehe Globale und effiziente Selbstähnlichkeit zur Objektklassifizierung und -erkennung.)

— tdc
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