高斯分布图像算法

Ⅰ 如何理解下面这段高斯分布的生成算法

这篇？：
就这个就可以了，不用改进法

正态分布的随机数发生器 in C#
主要参考《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 年给出了由均匀分布的随机变量生成正态分布的随机变量的算法。设 U1, U2 是区间 (0, 1) 上均匀分布的随机变量，且相互独立。令

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

那么 X1, X2 服从 N(0,1) 分布，且相互独立。等于说我们用两个独立的 U(0,1) 随机数得到了两个独立的 N(0,1)随机数。

Ⅱ 高斯滤波的算法原理

高斯滤波实质上是一种信号的滤波器，其用途是信号的平滑处理，人们知道数字图像用于后期应用，其噪声是最大的问题，由于误差会累计传递等原因，很多图像处理教材会在很早的时候介绍Gauss滤波器，用于得到信噪比SNR较高的图像（反应真实信号）。与此相关的有Gauss-Laplace变换，其实就是为了得到较好的图像边缘，先对图像做Gauss平滑滤波，剔除噪声，然后求二阶导矢，用二阶导的过零点确定边缘，在计算时也是频域乘积=>空域卷积。
滤波器就是建立的一个数学模型，通过这个模型来将图像数据进行能量转化，能量低的就排除掉，噪声就是属于低能量部分。
若使用理想滤波器，会在图像中产生振铃现象。采用高斯滤波器的话，系统函数是平滑的，避免了振铃现象。

Ⅲ EM算法求混合高斯分布的参数时，图中的T是什么意思

这里的T是表示一个函数的表达式，也就是是说T(U,S,X,Y,Z......) 实际上是t的函数，其中，t是函数（也就是因变量），U,S,X,Y,Z......都是函数t的自变量。T是函数关系。 y=f(x) =kx+b y就是x的函数，f表示的一种函数关系，只是这里的函数关系比较抽象，并不是具体的,而若是给出具体的函数关系就是kx+b这样的表达式了。 只是一个是抽象的关系， 一个是具体的关系而已 而楼主给的函数是个多元函数，也就是说，U,S,X,Y,Z......等共同作用影响函数t的变化。 这个函数关系的描述就是U－宇宙；S空间，XYZ，......事件，顺序等多个因素共同一种方式T来影响时间t的变化。估计这个是相对论或者霍金的时间理论那的东西。

Ⅳ 高斯函数的图像怎么画

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的具体含义，你在计算的时候改一下

Ⅳ 基于多高斯分布的背景生成算法16

matlab用randn生成(-inf,inf)区间内的标准高斯分布(μ = 0,σ = 1)的随机数，而且，一般来说，这样生成的随机数不会超出区间[-3,3]，因为随机数在区间[-3,3]的概率为99.8%。那么在[-90,90]之间的概率呢？我没有算，想来应该会超过0.99999

Ⅵ 标准正态分布函数的图像时什么样子

把均值换成0，方差换成1，适当移动图像就行。

从整体的标准正态分布函数的表达式来看，这个dt只是表达式的一部分而已，整体的表示应该是标准正态分布的概率密度的积分。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

(6)高斯分布图像算法扩展阅读：

集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。

对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。

均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。

曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。

Ⅶ PS动感模糊里高斯分布和平均分布的区别

动感模糊一般用在有速度感的地方，是一种有“方向感”的模糊。比如一辆车，一颗飞出的棒球等等，加上了动感模糊后，感觉会很有速度感，让人觉得它在跑。
高斯模糊你可以理解为单纯的模糊，就是那种朦胧，看不清的感觉，它和锐化成对比的，锐化是使边缘对比更强烈，使得画面清晰，但是高斯模糊会使图像界限不明确，模模糊糊的。
至于杂色里的平均分布就更好理解了，不勾选“平均分布”的时候，杂色点是随机分布在图像上的，勾选后会平均的分布在图像上，仅此而已。

Ⅷ 正态分布图像最高点公式

当）次方。

你参考一下 我也忘了正态分布是怎么回事了。。

Ⅸ 图像处理应用实例：高斯模糊原理与算法

小知识：
高斯模糊是图像处理中广泛使用的技术、通常用它来减小噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生产的图像的视觉效果是好像经过一个半透明的屏幕观察图像。高斯模糊也用语计算机视觉算法中的预处理阶段以增强图像在不同尺寸下的图像效果。
通常，图像处理软件会提供“模糊”(blur)滤镜，使图片产生模糊的效果。
“模糊”的算法有很多种，其中有一种叫做“高斯模糊”(Gaussian
Blur)。它将正态分布(又名“高斯分布”)用于图像处理。
本文介绍“高斯模糊”的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术(data
smoothing)，适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。
一、高斯模糊的原理
所谓“模糊”，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。
上图中，2是中间点，周边点都是1。
“中间点”取“周围点”的平均值，就会变成1。在数值上，这是一种“平滑化”。在图形上，就相当于产生“模糊”效果，“中间点”失去细节。

Ⅹ 根据一组数据，怎么做正态分布的图像呢

对于正态分布，只要知道期望和方差便可以确定其概率密度函数。可先根据已有的若干组数据算出其期望和方差的矩估计值。具体计算如下：根据已有的n个样本值X1、X2……Xn算出样本一阶矩μ1=E(X)=(X1+X2+……Xn)/n和样本二阶矩μ2=E(X^2)=D(X)+(E(X))^2=(X1^2+X2^2+……Xn^2)/n由以上两个方程联立解出期望和方差的矩估计值E(X)和D(X)则可近似取期望μ≈E(X)，方差σ≈D(X)根据正态分布的概率密度函数将σ和μ的值代入，可以近似作出其图像。