क्रॉस सहसंबंध मैट्रिक्स

Question

मेरे समूह में, हमने एक एल्गोरिथ्म विकसित किया है जो क्वांटम मैकेनिकल सिस्टम से छवियों के रूप में सार जानकारी दिखाता है। इस तरह, एक क्वांटम प्रणाली को देखते हुए, हम एक संबद्ध छवि प्राप्त करते हैं जिसमें समान जानकारी होती है और कुछ विशेषताएं दिखाई देती हैं।

एक महत्वपूर्ण विशेषता "क्रॉस-सहसंबंध मैट्रिक्स" का उपयोग करके प्राप्त की जाती है: हम छवि को विभाजित करते हैं $L\times L$उप-छवियां और सभी जोड़े के बीच "ओवरलैप" ढूंढें। तो, उप-छवियों के लिए प्रविष्टि$i$ तथा $j$, $A_{i,j}$यह बताते हुए कि वे कितने समान हैं। मैट्रिक्स आयाम है$L^2\times L^2$।

सवाल यह है: क्या यह मैट्रिक्स, या एक करीबी रिश्तेदार, छवि-प्रसंस्करण में उपयोग किया जाता है? यदि ऐसा होता है, तो क्या इसका कोई नाम है? क्या इसका कोई दिलचस्प गुण है, या क्या यह किसी उपयोगी एल्गोरिदम के लिए मदद करता है?

Comments

गति के पैटर्न को समझने और या स्टीरियो छवियों से गहराई का अनुमान लगाने के लिए वीडियो प्रसंस्करण में इसी तरह के दृष्टिकोण (ब्लॉक मिलान के विश्लेषण के लिए) का उपयोग किया जाता है। यह बेहतर होगा यदि हम उस संपत्ति से अधिक समझते हैं जिसे आप खोज रहे हैं या आवेदन की आवश्यकता है।

— दीपन मेहता

आपके विचारों के लिए आप सभी का धन्यवाद। लेख अंत में ArXiv में है, यदि आप एक नज़र रखना चाहते हैं :) arxiv.org/abs/1112.3560

— जेवियर रोड्रिग्ज लगुना

Answer 1

यदि आप "छवि पैच आत्म-समानता" के लिए चारों ओर देखते हैं, तो कुछ चीजें हैं जो उन पंक्तियों के साथ हैं, उदाहरण के लिए एली शेट्टमैन और मिशल ईरानी का काम

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

या केल्विन अनुसंधान केंद्र:

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

(वस्तु वर्गीकरण और जांच के लिए वैश्विक और कुशल आत्म-समानता देखें)