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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 图像处理 » 自然图像的颜色分布是否服从高斯分布？
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suntree4152

铁虫 (正式写手)
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更贴近现实图像的假设是把图像的像素值看作是一个二维的markov random fields.
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21楼2015-07-06 12:50:36
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cleiyang

新虫 (小有名气)
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21楼: Originally posted by suntree4152 at 2015-07-06 12:50:36
更贴近现实图像的假设是把图像的像素值看作是一个二维的markov random fields.

感谢您的回复，请问有没有相关文献说明这个问题？马尔科夫随机场和高斯分布之间有什么关系没有呢？
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22楼2015-07-06 13:07:31
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cleiyang

新虫 (小有名气)
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15楼: Originally posted by zhxh1997 at 2015-07-05 20:48:58
其实这个问题你可以这样想： 亮度分布是高斯分布吗？
如果我对你的理解没有偏差的话，我认为求不同颜色的均值几乎是没有什么意义。不同颜色的均值意味着求色相的均值。红色与蓝色的均值是什么呢？是色相环上的中间 ...

嗯，这个问题我是想到了的，可以从多元高斯的角度考虑，不同颜色的均值好像是没有太大意义的。前面有坛友提到混合高斯分布，我感觉比较接近，而且好多显著性算法、识别算法都提到了用混合高斯建模，但是总是感觉是这样的可是为什么说不出来，没有理论依据，没有文献支持，不好写论文啊
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23楼2015-07-06 13:13:31
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suntree4152

铁虫 (正式写手)
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22楼: Originally posted by cleiyang at 2015-07-06 13:07:31
感谢您的回复，请问有没有相关文献说明这个问题？马尔科夫随机场和高斯分布之间有什么关系没有呢？...

笼统的把自然图像描述成一个高斯随机场（也就是说图像里的每个像素满足独立，高斯同分布）是不太恰当的，举个例子，令x为2维图像的一个像素位置， Nx为x对应的一个8领域， 那么Nx的像素的值应该与x的像素值相关，而不是互相独立，MRF的描述是prob(f(x) | f(Im\x)) = prob(f(x) | f(Nx)), 其中f(.)表示.位置的像素值， Im\x表示整个图像除了x以外的所有像素位置。 Blake等2011出版了一本关于MRF的书，剑桥大学出版社，在网上可下载，你可以看看。
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24楼2015-07-06 15:12:08
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cleiyang

新虫 (小有名气)
引用回帖:
24楼: Originally posted by suntree4152 at 2015-07-06 15:12:08
笼统的把自然图像描述成一个高斯随机场（也就是说图像里的每个像素满足独立，高斯同分布）是不太恰当的，举个例子，令x为2维图像的一个像素位置， Nx为x对应的一个8领域， 那么Nx的像素的值应该与x的像素值相关，而 ...

非常感谢！非常感谢！
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25楼2015-07-06 15:35:05
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