algorithm - 如何在空间上对具有重复的组合进行排序

Question

很抱歉选择了一个没有真正表现力的标题，但我想不出更好的东西。

我正在寻找一种算法方法来查找具有重复的组合并按以下方式在空间上对它们进行排序:

订单 2 (2x2):

AA   AB 
AD AC/BD  

订单 4 (4x4):

AAAA    AAAB     AABB    ABBB
AAAD AAAC/AABD AABC/ABBD ABBC
AADD AACD/ABDC ABCD/AACC ABCC
ADDD    ACDD     ACCD    ACCC

尤其是那些有两个选项的字段(例如 AAAC/AABD)让我很头疼。这些组合将用于计算真实像素之间的相关性。 IE。例如组合 AA 是 A 的自相关，而 AB 是 A 和 B 的互相关。

我目前正在尝试实现的显微算法需要此方案(请参阅交叉累积量部分): http://en.wikipedia.org/wiki/Super-resolution_optical_fluctuation_imaging

除此之外，我还需要尽可能以最有效的方式执行此操作，因为我通常必须对数千张图像执行操作，每张图像至少为 512x512(我在 CUDA 中执行此操作)。编辑:好吧，我刚刚意识到并不是真正需要高效率，因为一旦选择了订单，模式就不会改变。

这张图片可能有帮助:

Answer 1

编辑:我在这个页面上找到了一个用于平衡 SOFI 分析的 MATLAB 工具箱(在 GNU 公共(public)许可下):http://documents.epfl.ch/users/l/le/leuteneg/www/BalancedSOFI/index.html -- 即使您不能使用 MATLAB 代码，也可以将其转换为您的编程语言。

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在维基百科文章的八篇引用文献中，有些是付费专区，但除了两篇最古老的文章外，其他人都可以免费查看图片(或图片的缩略图)。只有一篇文章可以免费访问类似于维基百科的图片(带有 AAAB、AABB 等):

http://www.opticsinfobase.org/boe/abstract.cfm?uri=boe-2-3-408

如果我处于您的位置，我会尝试直接联系那篇论文的作者并询问他们这个数字的含义，因为我不知道他们是如何决定使用这些组合的。在由像素 A、B、C、D 在其四个角对称界定的 3x3 插值像素集中，为什么 A 是唯一需要在每个组合中出现的字母？如果我理解字母的含义(每个插值像素值中真实像素的相对权重)，那么对角线交叉点上标记为 ABCD AACC 的像素赋予 A 和 C 的权重是 B 和 D 的两倍；事实上，平均而言，整个 3x3 像素 block 给 A 和 C 的权重是 B 和 D 的两倍。这似乎与问题的潜在对称性不一致。