高斯分布圖像演算法

Ⅰ 如何理解下面這段高斯分布的生成演算法

這篇？：
就這個就可以了，不用改進法

正態分布的隨機數發生器 in C#
主要參考《Numerical Recipes in C++ 2/e》p.292～p.294 和《Simulation Modeling and Analysis
3/e》p.465～p.466。

Box 和 Muller 在 1958 年給出了由均勻分布的隨機變數生成正態分布的隨機變數的演算法。設 U1, U2 是區間 (0, 1) 上均勻分布的隨機變數，且相互獨立。令

X1 = sqrt(-2*log(U1)) * cos(2*PI*U2);
X2 = sqrt(-2*log(U1)) * sin(2*PI*U2);

那麼 X1, X2 服從 N(0,1) 分布，且相互獨立。等於說我們用兩個獨立的 U(0,1) 隨機數得到了兩個獨立的 N(0,1)隨機數。

Ⅱ 高斯濾波的演算法原理

高斯濾波實質上是一種信號的濾波器，其用途是信號的平滑處理，人們知道數字圖像用於後期應用，其雜訊是最大的問題，由於誤差會累計傳遞等原因，很多圖像處理教材會在很早的時候介紹Gauss濾波器，用於得到信噪比SNR較高的圖像（反應真實信號）。與此相關的有Gauss-Laplace變換，其實就是為了得到較好的圖像邊緣，先對圖像做Gauss平滑濾波，剔除雜訊，然後求二階導矢，用二階導的過零點確定邊緣，在計算時也是頻域乘積=>空域卷積。
濾波器就是建立的一個數學模型，通過這個模型來將圖像數據進行能量轉化，能量低的就排除掉，雜訊就是屬於低能量部分。
若使用理想濾波器，會在圖像中產生振鈴現象。採用高斯濾波器的話，系統函數是平滑的，避免了振鈴現象。

Ⅲ EM演算法求混合高斯分布的參數時，圖中的T是什麼意思

這里的T是表示一個函數的表達式，也就是是說T(U,S,X,Y,Z......) 實際上是t的函數，其中，t是函數（也就是因變數），U,S,X,Y,Z......都是函數t的自變數。T是函數關系。 y=f(x) =kx+b y就是x的函數，f表示的一種函數關系，只是這里的函數關系比較抽象，並不是具體的,而若是給出具體的函數關系就是kx+b這樣的表達式了。 只是一個是抽象的關系， 一個是具體的關系而已 而樓主給的函數是個多元函數，也就是說，U,S,X,Y,Z......等共同作用影響函數t的變化。 這個函數關系的描述就是U－宇宙；S空間，XYZ，......事件，順序等多個因素共同一種方式T來影響時間t的變化。估計這個是相對論或者霍金的時間理論那的東西。

Ⅳ 高斯函數的圖像怎麼畫

clc;clear
all;
x=0:0.1:10;
t=1;
y=abs(x).*exp(-(x.^2)./(2*t^2));
plot(x,y);
不知道t的具體含義，你在計算的時候改一下

Ⅳ 基於多高斯分布的背景生成演算法16

matlab用randn生成(-inf,inf)區間內的標准高斯分布(μ = 0,σ = 1)的隨機數，而且，一般來說，這樣生成的隨機數不會超出區間[-3,3]，因為隨機數在區間[-3,3]的概率為99.8%。那麼在[-90,90]之間的概率呢？我沒有算，想來應該會超過0.99999

Ⅵ 標准正態分布函數的圖像時什麼樣子

把均值換成0，方差換成1，適當移動圖像就行。

從整體的標准正態分布函數的表達式來看，這個dt只是表達式的一部分而已，整體的表示應該是標准正態分布的概率密度的積分。

若隨機變數X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分布，記為N(μ，σ^2)。其概率密度函數為正態分布的期望值μ決定了其位置，其標准差σ決定了分布的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分布是標准正態分布。

(6)高斯分布圖像演算法擴展閱讀：

集中性：正態曲線的高峰位於正中央，即均數所在的位置。

對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。

均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。

曲線與橫軸間的面積總等於1，相當於概率密度函數的函數從正無窮到負無窮積分的概率為1。即頻率的總和為100%。

Ⅶ PS動感模糊里高斯分布和平均分布的區別

動感模糊一般用在有速度感的地方，是一種有「方向感」的模糊。比如一輛車，一顆飛出的棒球等等，加上了動感模糊後，感覺會很有速度感，讓人覺得它在跑。
高斯模糊你可以理解為單純的模糊，就是那種朦朧，看不清的感覺，它和銳化成對比的，銳化是使邊緣對比更強烈，使得畫面清晰，但是高斯模糊會使圖像界限不明確，模模糊糊的。
至於雜色里的平均分布就更好理解了，不勾選「平均分布」的時候，雜色點是隨機分布在圖像上的，勾選後會平均的分布在圖像上，僅此而已。

Ⅷ 正態分布圖像最高點公式

當）次方。

你參考一下 我也忘了正態分布是怎麼回事了。。

Ⅸ 圖像處理應用實例：高斯模糊原理與演算法

小知識：
高斯模糊是圖像處理中廣泛使用的技術、通常用它來減小雜訊以及降低細節層次。這種模糊技術生產的圖像的視覺效果是好像經過一個半透明的屏幕觀察圖像。高斯模糊也用語計算機視覺演算法中的預處理階段以增強圖像在不同尺寸下的圖像效果。
通常，圖像處理軟體會提供「模糊」(blur)濾鏡，使圖片產生模糊的效果。
「模糊」的演算法有很多種，其中有一種叫做「高斯模糊」(Gaussian
Blur)。它將正態分布(又名「高斯分布」)用於圖像處理。
本文介紹「高斯模糊」的演算法，你會看到這是一個非常簡單易懂的演算法。本質上，它是一種數據平滑技術(data
smoothing)，適用於多個場合，圖像處理恰好提供了一個直觀的應用實例。
一、高斯模糊的原理
所謂「模糊」，可以理解成每一個像素都取周邊像素的平均值。
上圖中，2是中間點，周邊點都是1。
「中間點」取「周圍點」的平均值，就會變成1。在數值上，這是一種「平滑化」。在圖形上，就相當於產生「模糊」效果，「中間點」失去細節。

Ⅹ 根據一組數據，怎麼做正態分布的圖像呢

對於正態分布，只要知道期望和方差便可以確定其概率密度函數。可先根據已有的若干組數據算出其期望和方差的矩估計值。具體計算如下：根據已有的n個樣本值X1、X2……Xn算出樣本一階矩μ1=E(X)=(X1+X2+……Xn)/n和樣本二階矩μ2=E(X^2)=D(X)+(E(X))^2=(X1^2+X2^2+……Xn^2)/n由以上兩個方程聯立解出期望和方差的矩估計值E(X)和D(X)則可近似取期望μ≈E(X)，方差σ≈D(X)根據正態分布的概率密度函數將σ和μ的值代入，可以近似作出其圖像。