Matriz de correlación cruzada

En mi grupo, hemos desarrollado un algoritmo que muestra información abstracta de sistemas de mecánica cuántica como imágenes. De esta manera, dado un sistema cuántico, obtenemos una imagen asociada que tiene la misma información y hace que algunas características sean visibles.

Una de las características importantes se obtiene utilizando una "matriz de correlación cruzada": Dividimos la imagen en subimágenes y encontrar el "solapamiento" entre todos los pares. Entonces, la entrada para las subimágenes i y j , A i , j es un número que indica cuán similares son. La dimensión de la matriz es L 2 × L 2 .$L\times L$$i$$j$$A_{i,j}$$L^2\times L^2$

La pregunta es: ¿esta matriz, o un pariente cercano, se usa en el procesamiento de imágenes? Si es así, ¿tiene un nombre? ¿Tiene alguna propiedad interesante o ayuda con algún algoritmo útil?

Si busca "auto-similitud de parche de imagen", hay algunas cosas en ese sentido, por ejemplo, el trabajo de Eli Shechtman y Michal Irani

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

o el centro de investigación de Calvin:

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

(ver Auto-similitud global y eficiente para la clasificación y detección de objetos)