6-3曲线与直方图

1.离散随机分布 超几何分布:M:产品总数;K:次品数;N:抽样数. hygepdf(X, M,K,N):计算超几何分布的密度. 例:hygepdf(1,10,1,3),执行结果为ans=0.3000 表示参数为10,.1和3的超几何分布在数值1处的密度为0.3. 例:hygepdf([1,0],10,1,3),执行结果为ans=0.3000 0.7000 第一个分量是超几何分布在数值1处的密度,第二个分量是该分布在数值0处的密度. hygecdf(Y,M,K,N):计算超几何分布的累积分布函数

从中心极限定理的模拟到正态分布 2010/05/09优化与模拟.推荐文章.统计图形.统计推断R语言.SAS.Shapiro检验.中心极限定理.动画.密度曲线.数学假设条件.样本均值.样本量.正态分布.泰勒展开.直方图.统计模拟.钟形曲线.随机变量谢益辉 昨日翻看朱世武老师的<金融计算与建模>幻灯片(来源,幻灯片“13随机模拟基础”),其中提到了中心极限定理(Central Limit Theorem,下文简称CLT)及其SAS模拟实现.由于我一直觉得我们看到的大多数对CLT的模拟都有共同的误导

宽动态红外图像增强算法综述回顾过去带你回顾宽动态红外图像增强算法的历史进程,历来学者的一步步革命(新的算法框架提出),一步步改革(改进优化),从简单粗暴到细致全面.正所谓是:改革没有完成时,只有进行时.没有完美的算法,也没有最好的算法,只有更好更优秀的算法.展望未来以现在看90年代的算法,那时候的算法是有点粗糙,但是正是在这一点点的积累上,才有了现在较之优秀完美的算法.正所谓是:站在巨人的肩膀,我们看得更远,不积跬步无以至千里. 目录 为什么需要该算法?摘要主要的三类算法思路大致介绍第一类:基于

主要讲述直方图与kernel density estimation,参考维基百科中的经典论述,从直方图和核密度估计的实现对比来说明这两种经典的非参数密度估计方法,具体的细节不做深入剖析. In statistics, kernel density estimation (KDE) is a non-parametric way to estimate the probability density function of a random variable. Kernel density est

空间域图像增强(直方图) 直方图是对图像每个灰度级的统计,某灰度值的像素个数.通常也做归一化处理,几计算每个灰度出现的概率.多用于图像增强压缩和分割.注意:黑色为0,白色为1. 直方图均衡化:s=T(r).T(r)单增,范围[0,1].这写限定是为了保证灰度变换没有颠倒,保证了反变换的存在!直方图是灰度的概率密度函数.Ps(s)=Pr(r)*|dr/ds|.变换函数:s=T(r)=积分[0,r] Pr(w) dw.w是积分变量.曲线下边面积.满足单增[0,1].Ps(s)=Pr(r)*|dr/d

1.首先讲一下如何用hist画二维直方图 1 x=[-568179 -766698 -935586 -826865 -393971 -771826 -1529945 -1910695 -1694740 -926367 -306998 -844840 -1828334 -2062815 -2297296 -1498824 -411346 -827922 -1826636 -1844777 -1862918 -1881060 -746534 -100479 -845832 -1832756 -194

结合这周看的论文,我对这周研究的Histogram of oriented gradients(HOG)谈谈自己的理解: HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域,用于目标检測的特征描写叙述器.这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值.这样的方法跟边缘方向直方图(edge orientation histograms).尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform descriptors)以及形状上下文方法( shape c

2007-04-15 20:15 clear all %一,图像的预处理,读入彩***像将其灰度化 PS=imread('1.jpg');                 %读入JPG彩***像文件 imshow(PS)                                  %显示出来 title('输入的彩色JPG图像') imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp'); %将彩***片灰度化并保存 PS=rgb2gray(PS);      

一.直方图均衡化数学推导 直方图均衡化的总体思想:首先考虑连续函数并且让变量r代表待增强图像的灰度级,假设被归一化到区间[0,1],且r=0表示黑色及r=1表示白色.然后再考虑一个离散公式并允许像素值在区间[0,L-1]内. 对于连续函数而言,假设其变换函数为 s=T(r),  0=<r<=1 在原始图像中,对于每一个像素值r产生一个灰度值s.其中,变换函数要满足以下条件: (1)T(r)在区间中为单值且单调递增.这是为了保证其逆函数的存在,并且输出图像从黑到白顺序增加: (2)当0=<