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[交流] 【求助】如何擬合圖像灰度概率分布

對(duì)于衛(wèi)星圖像，是POISSON分布還是GAUSSIAN分布建模更符合呢？
不知道該怎么用MATLAB擬合驗(yàn)證。

[ Last edited by mze04532 on 2010-12-3 at 22:40 ]

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1樓 2010-12-03 16:38:22

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zh1985444

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Originally posted by yyy768731 at 2010-12-03 16:38:22:
對(duì)于衛(wèi)星圖像，是POISSON分布還是GAUSSIAN分布建模更符合呢？
不知道該怎么用MATLAB擬合驗(yàn)證。

[ Last edited by mze04532 on 2010-12-3 at 22:40 ]

不清楚你的問(wèn)題，無(wú)論什么分布，均要看針對(duì)什么數(shù)據(jù)，灰度直方圖？DCT系數(shù)?小波系數(shù)？等等，就算是某一個(gè)域的系數(shù)，也沒(méi)有一個(gè)分布能完全描述所有的圖像

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2樓2010-12-04 04:13:39

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yyy768731

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Originally posted by zh1985444 at 2010-12-04 04:13:39:

不清楚你的問(wèn)題，無(wú)論什么分布，均要看針對(duì)什么數(shù)據(jù)，灰度直方圖？DCT系數(shù)?小波系數(shù)？等等，就算是某一個(gè)域的系數(shù)，也沒(méi)有一個(gè)分布能完全描述所有的圖像

是灰度直方圖的擬合，就是比較一下用GAUSSIAN擬合與原始圖像直方圖的差值，POISSON擬合與原始圖像直方圖的差值；然后比較一下這兩個(gè)差值哪個(gè)大一點(diǎn)就可以了。不知道在MATLAB里怎么用高斯或泊松密度擬合圖像直方圖以求出擬合之差？

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3樓2010-12-06 11:58:25

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zh1985444

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Originally posted by yyy768731 at 2010-12-06 11:58:25:

是灰度直方圖的擬合，就是比較一下用GAUSSIAN擬合與原始圖像直方圖的差值，POISSON擬合與原始圖像直方圖的差值；然后比較一下這兩個(gè)差值哪個(gè)大一點(diǎn)就可以了。不知道在MATLAB里怎么用高斯或泊松密度擬合圖像直方 ...

如果真要這么做，那就用灰度值來(lái)估計(jì)高斯分布或者泊松分布的參數(shù)，至于估計(jì)方法，可以有很多種，比如極大似然估計(jì)。

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4樓2010-12-09 00:38:12

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lhfx_313

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yyy768731(金幣+1):謝謝參與

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擬合之差作為衡量標(biāo)準(zhǔn)有點(diǎn)欠缺吧，為什么不考慮考慮均值方差之類的呢？

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5樓2010-12-09 09:24:52

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bakee

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mze04532(金幣+1):熱心應(yīng)助，鼓勵(lì)新蟲(chóng)！ 2010-12-09 17:20:44

參數(shù)估計(jì)問(wèn)題，假設(shè)高斯分布的話，就估計(jì)均值和方差。
按直方圖來(lái)看的話，采用混合高斯分布比較靠譜吧。不可能服從一個(gè)基本的高斯分布。

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7樓2010-12-09 16:03:27

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xuanlijuan

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擬合貌似很難的說(shuō)

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8樓2011-01-01 12:40:45

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jjfyj

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9樓2011-01-05 02:08:28

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cctt126

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mze04532(金幣+2):熱心應(yīng)助，鼓勵(lì)~ 2011-01-10 08:23:05

可以這樣做,先繪制出概率分布函數(shù),用[x,cont]=hist(I(

,60);60是人工隨意設(shè)定的.
然后由x,cont數(shù)據(jù)用cftool擬合.
或者直接用命令fit()函數(shù).
例如高斯擬合:ft = fittype('gauss1');
fo = fitoptions('method','NonlinearLeastSquares','Lower',[-Inf -Inf 0 -Inf -Inf 0]);
cf = fit(x,cont,ft,fo);coeff = coeffvalues(cf);
coeff就是求出的高斯sigma,u系數(shù).
最后把cont數(shù)據(jù)帶入擬合得到的高斯函數(shù)中,計(jì)算誤差.
笑臉?lè)?hào)是: )

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10樓2011-01-09 20:58:32

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jichunyan6樓

2010-12-09 09:43 回復(fù)

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