什么是图像处理中的自相似测试？

Question

什么是图像处理中的自相似测试？

为什么要使用自相似测试？

我们该怎么做？

Answer 1

图像的自我相似度是图像中不同区域彼此模仿的程度。

可能的应用领域是压缩或对象识别或降噪。

通常，一个定义相似性度量（均方误差，结构相似性指数，..），并就区域之间的一组可能变换（平移或仿射，...）达成一致，然后通过某种方法尝试找出所有可能的所选度量范围内的一组相似区域。例如，区域之间的互相关可以给出第一个提示。

有关更多信息，请参见论文Self-Similarity of Images and Non-local Image Processing。