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怎样使用3σ法则对空间相似度和灰度相似度的方差进行估计？
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最近在看一篇图像论文，里面有关于空间相似度方程和灰度相似度方程以及梯度相似度方程，分别如下所示：   其中x0,y0是中心点，u为图像，上面公式每一项都是与图片中心作比较，然后论文中有提到这三个方差值使用3σ法则获得， 原谅是如下所述：  我个人的理解是，对于正态分布，数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974。但是我们这是离散图形，虽然我们使用了离散图形构成了高斯，但是只有离散的点在这条线上，而我就是要找到一个σ，使得这些离散点中的0.9974分布在（μ-3σ,μ+3σ)内，如果是这么理解的，那么对于二维分布，它的3σ法则法则又是怎样理解？ |
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