我有以下问题：我想在 python 中比较热图像（数据以一个大矩阵/每个像素一个值的形式出现）并了解它们的不同。哪些统计方法是相关的？我如何继续找到一个好的测试？在 python 中比较矩阵/图片的其他方法是什么？
我有一些数据集，并且知道其中一些数据应该被测试视为不同的，而有些数据应该被视为相似的。我尝试了对图片中不同感兴趣区域的 t 检验、Wilcoxon 检验。结果总是图像明显不同。这不是实际的现实。
是否有不同的测试没有考虑/修改测试的方法？或者统计测试不适合这个问题？有什么建议我可以继续吗？
比较两个大型温度矩阵数据集并对它们的差异/相似性进行分类是一个有趣的问题。你绝对走在了正确的道路上，使用 t 检验和 Wilcoxon 检验等统计检验！但正如你所发现的，这些检验并不总是能很好地捕捉到热图像的复杂性。
让我们探讨一些更适合此任务的替代方法和考虑因素：
1. 基于图像的指标
- 结构相似性指数 (SSIM)： SSIM 是一种感知指标，它考虑了图像的亮度、对比度和结构。与 MSE 或 PSNR 等简单差异度量相比，它往往与人类对相似性的感知更好地对应。
- 峰值信噪比 (PSNR)： PSNR 是一种常用的图像质量指标，它以分贝 (dB) 为单位测量两幅图像之间的差异。PSNR 值越高，相似度越高。
- 均方误差 (MSE) 或均方根误差 (RMSE)： 这些指标量化两幅图像中像素之间的平均平方差。较低的值表示相似度更高。
2. 基于统计的图像分析
- 直方图比较： 计算并比较每幅热图像的直方图。你可以使用直方图距离度量（如巴氏距离、卡方距离或交叉熵）来量化它们的相似性。
- 二维互相关： 互相关可以揭示两幅图像之间模式或特征的偏移。峰值的位置和大小可以指示相似度和对齐方式。
- 主成分分析 (PCA) 或奇异值分解 (SVD)： 这些降维技术可以帮助你从你的温度矩阵中提取主要特征，从而使你能够比较主要模式的变化，而不是单个像素值。
3. 深度学习方法
- 孪生网络： 孪生网络经过训练可以学习表示两幅图像之间相似性的嵌入。你可以使用孪生网络来学习热图像的相似性度量，并对它们进行相似性或差异性分类。
- 卷积神经网络 (CNN)： 你可以训练 CNN 对你的热图像进行分类，或者使用预训练的 CNN 提取有意义的特征并比较这些特征以进行相似性分析。
选择合适方法的技巧
- 明确定义你的问题： 你试图检测特定类型的差异，还是对总体相似性感兴趣？
- 考虑你的数据特征： 你的图像是否存在噪声或对齐变化？
- 尝试不同的方法： 不同的方法可能会产生不同的结果，因此最好尝试几种方法，看看哪种方法最适合你的特定问题。
- 评估你的结果： 使用你拥有的带标签数据来评估你所选方法的性能。
Python 库
你可以使用以下 Python 库来实现这些方法：
- 图像处理： OpenCV、Scikit-image、Pillow
- 统计分析： NumPy、SciPy、Pandas
- 深度学习： TensorFlow、Keras、PyTorch
请记住，没有一种万能的方法可以比较热图像。最好根据你的特定需求和数据特征来探索不同的方法。
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