我正在寻找比较2个或更多图像的最佳方法。 我的图像现在是矩阵格式，所以基本上我在比较矩阵。
它们不是正方形（但这不是问题）。 这是我只有两个矩阵的例子：
#Original data
M1<-cbind(c(0,0,20,40,50,35),c(0,0,5,20,90,80),c(0,0,10,25,85,0),c(58,70,20,50,0,5))
#Data to be compared with M1
M2<-cbind(c(0,5,25,25,60,15),c(0,30,15,10,116,67),c(0,2,9,20,90,1),c(69,50,22,30,0,2))
我可以检查差异和相关性，但我也希望能够说，例如：if：
低值时也是如此。
高值是指最大值，例如，如果M1中的最大值处于位置（M1_maxvalue（x，y）），则I M2 max值应该是在M1中观察到的相似值以及相同的值或关闭位置M1_maxvalue（x，y）。
我可以提取位置，最大值位置的变化，但我正在寻找现有的方法，我可以根据我的比较。
我可以使用哪种类型的计算来进行此类分析？ 我可以使用图像处理包和矩阵算法。
答案 0 :(得分：2)
听起来像ImageJ或SAODS9 http://hea-www.harvard.edu/RD/ds9/更好地处理工作。
IIRC这些应用程序具有用于斑点和斑点发现的内置工具，可以为您节省大量时间和痛苦。