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 i и , - это число, указывающее, насколько они похожи. Размер матрицы равен .$L\times L$$i$A i , j L 2 × L $j$$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?

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)