love_bach, нарисуй характерный(ые) пример(ы) таблицы(15х15), график и определи типы скачков.
Что такое "скачок"?
одиночный выброс(1 2 3 4 99 5 6 7 8),
ступенька (сигмоидная)
ступенька(пьедестал за 1-3 места в спорте)
треугольник, трапеция
всё это только вверх или м.б. вниз?
если типа ступеньки, то насколько должны отличаться высота(глубина) слева и справа, чтобы признать скачком ?..

А вообще в матане есть всё достаточное:
производная=наклон прямой,
ну,или в принципе типа одномерной EDGE()
ИМХО, "высота скачка" относительна,она зависит от соседних столбов, а не только от одного. Соответственно, одна и та же строка может дать разную долю в разные скачки. И как тогда считать, абсолютный вклад или в % ?

love_bach, коль скоро вам всё известно, то ответ на единственный вопрос
авторкакие методы анализане должен вызывать затруднений.
Уже упомянуто: по типу EDGE - копать в матан, но, похоже, что этот звук прошёл мимо чьих-то ушей. Ещё СКО - копать в обработку временнЫх рядов.
Вместо ТСа я сам приведу пример.

Дополнительно спрашиваю: есть понимание того, как определять "соседние" значения ?
как определять "сильно отличается" уже намёкнуто, это не единственные споосбы, может зависеть от происхождения процесса,от потребностей, даже от объёма данных, не говоря уже об их величине в привязке к компу.

Dimitry Sibiryakov,
пусть характерный пример выложит, может там и считать нечего. Потому как в моём примере на вопрос "сколько там скачков?" ответов будет столько же как отвечающих. Потому как мне там нужны были необязательно "горбы", а для кого-то там только один (широкий центральный) скачок.

Ктому же для большого кол-ва данных обычно нужна плавающая дисперсия и плавающее среднее. В экономических задачах чаще всего именно так, хотя не обязательно. Для преобразования Ф тоже желательно снять средний тренд, а их столько же видов сколько отвечающих.
Можно вычесть плавающее робастное среднее (желательно смещённое), а ту единственнуо оставшуюся огромную амплитуду назначить скачком (хорошо бы она была выше хотя бы 1 СКО). Да много разных приёмов можно навертеть.
А у ТС наверняка что-то учебное, типа психолого-социологического. И трудно представить сводную таблицу в сотни и тысячи колонок. Бывают, конечно, но и класс задач тогда соответствует. Аздесь ведь Тайна ... А потом он(она) попорсит эллипс рассеяния построить для выбора главных компонент)), тоже метод.

И, да, ТСе лучше уточнить постановку у препа.
А здесь для начала пример, начальные действия, затруднения, если не спешно. Тем более пишет, что "на глаз всё видит, только сказать не может".

mayton, тухляк. Аналогично недавнему "контуру". Уверен, там что-нить типа 50 товарных групп, либо 20 филиалов, либо 12 месяцев. Ничего по-настоящему прецезионного, можно и отсебятину, +- сотню млн $.

Безотносительно ко всему предыдущему, рецепт для желающих:
Откуда взять данные, чтоб прочувствовать ситуации?
-Берём боле-мене контрастныое фото.
- Суммируем (в сером цвете либо одну координату) каждый столб(строку).
-Полученный массив нормируем до вменяемо небольших значений.
-Смотрим график, вибираем на нём интересный участок.
-Тренируемся.
К слову, график выше так примерно и сделан.

-Предварительно, договариваемся, что точки независимы, выбираем вариант направления обработки в одну сторону либо индифферентно 2-сторонний (т.к. влияний из будущего для времени не д.б.).

Между прочим, если речь только о заметном изменении оттенка (не столько об интенсивности), то можно было попробовать пронумеровать оттенки ~30(или меньше)=3*10 низкой интенсивности, средней и высокой. Там, где номер делает скачок .... и никаких заморочек с Ф.
Только для лучшей линейности в индексах ргб нужно переводить в более равномерную сетку спец. нелинейным преобразованием. Я делал такой перевод на топокартах 256ргб. Без этого всё было плохо.

Ну, не скажу наверняка. Имел ввиду, что соседние регионы, их средние (по твоим словам) не сильно отличаются, а один выделяется по тону. Вот по среднему притянуть к индексу (вроде постеризации). Близкие регионы будут с одним индексом, а этот с другим. Про скачок плохо сказал, надо попробовать, не умозрительно как я.

Если дашь пример с плохим регионом, я попробую. А то ведь я не знаю, насколько он должен выделяться.
А мне не говори, пусть загадкой будет.Только пусть честные 8х8, т.е. не смещённые, иначе метод не сработает скорее всего.

А мож он просто по периметру контрастировал, вот и показалось, что цвет не тот. Например поворт на 90.

mayton,
что-то с ходу не въезжаю. Пока думаю, что похожий и минимально отличный -- 2 разные вещи. Позднее что-нибудь ещё об этом подумаю.
В принципее, я на такой основе искал наоборот, расхождения. Только у него вроде не центрированные вещи, а у меня центрированные, стандартно, вокруг Мож.

А в МЛ функция встроенная cov(A,B), где А и Б д.б. матрицами одинаковых размеров. Нужно, чтоб меньшая м-ца ползала по другой матрице. Но тогда она ддолжна целиком вмещаться. Иначе их надо как-то приводить к размеру. Но вопос главный: кто будет оценивать схожесть?
Если на глаз, то мониторы у всех разные, автомат - вот тут и нужен формальный критерий. Имеются другие методы кроме корр. и ковар. Понимаешь, да? Параллельность 2-х векторов не всегда означает их совпадение. Для глаза подходит "энергетическое различие" в тех как раз координатах, что я писал выше. Но надо что-то масштабировать.

И кстати в МЛ не так работает. Автор считает, что матрица есть один большой вектор, что вообще говоря, сомнительно. А cov(A,B) коварирует столбы, а для строк надо транспонировать cov(A.',B.'). А потом как-то объединить рез-ты логически либо арифметически, либо ещё как-то ...
Интересный вопрос, да, но мне стимула нет во чтобы то ни стало срочно к утру ... у меня чай стынет))

В общем-то ответил уже, что думаю: если ковариация, то центрированные произведения, только сомнительна ценность вытягивания м-цы в строчку. Это по графической формуле.
По приведённому коду - жуткая смесь кони, люди и залпы тысячи орудий ... а в результате земля тряслась как чьи-то груди (от смеха).
А 2-ю проблему поможет снизить центрированность и применение функциональных метрик. С учётом, что это рисунок, то не в РГБ.
В принципе я его понимаю со 2-й проблемой, у меня такой же вопрос встал, когда я точки продаж сравнивал, что в суммах, что в %, спичек продано на 1%, водки на 99%, в другом месте 2% и 98%. То в 2 раза больше, это на чуть-чуть. Решается статистикой как бы перпендикулярной, не по случайным величинам , а по динамике каждой из них. Но у него - цвет, и это совершенно меняет дело.

К вчерашнему могу добавиь, что выбор как бы метрики, диктуется задачей. Мож. там спец.изображения, но я писал для естественных цветов.
Кроме того, в своей задаче выделения движ. я искал регион синхронизации кадров как раз по энергетической метрике, ползая малым регионом по большему региону. Конечно в сферической задаче м.б. коллизии, несколько совпадений в разных местах. Тогда для арбитража нужен показатель кач-ва идентификации - я не использовал, игрушка ведь.

mayton, нет не знаю даже о чём этот вопрос(( может быть всё дело в громадном соотношении длины и ширины в смартах?

Что касается "цвето-разностные диапазоны". Ну в глазах у нас там колбочки и палочки. П - для интенсивности, К - для цветности. Их плотность по площади сетчатки разнится. Соотношение плотности П / плотность К выше к периферии. Отсюда сумеречное боковое зрение. Но П чувствительнее сами по себе. Ну что я буду пересказывать ...
И вообще, давно среди фотографов известно, если фиговый цветной снимок, то лучше уж его конвертнуть в серый ))
А то пр-во, что я продавливаю - во вложении, так как некогда сделал на пробу.

Ещё пару слов по ссылке по твоей. Всё забывал написать.
Что писал выше я, относится к случаю, когда типа одно изображение включает в себя другое с нек. погрешностями.
Но совсем другой случай, когда одно одновременно ещё масштабированная форма другого. Такое желательно знать наверняка.
Про повороты даже не говорю.