除了通道相關性，還有多種特徵可以用於提高操作鏈檢測的性能：
紋理特徵：紋理特徵可以提供有關圖像內容的額外信息，通過分析圖像的紋理變化，可以識別由操作鏈引起的細微變化。
邊緣特徵：邊緣檢測可以幫助識別圖像中的重要結構，這些結構在經過操作後可能會發生變化，從而提供操作鏈的線索。
統計特徵：通過計算圖像的統計特徵（如均值、方差、偏度等），可以獲得有關圖像內容的全局信息，這些信息可以用於區分不同的操作鏈。
頻域特徵：將圖像轉換到頻域（如使用傅里葉變換）可以揭示圖像中的頻率成分，這些成分在經過不同操作後會有所變化，從而提供額外的檢測線索。
深度特徵：利用深度學習模型提取的高層特徵，這些特徵通常能夠捕捉到更抽象的圖像信息，對於複雜的操作鏈檢測尤為重要。
通過綜合利用這些特徵，可以進一步提高操作鏈檢測的準確性和穩健性。