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通过matlab代码画出的各种概率密度函数图形仅供参考-By matlab code to draw the beta probability density function graph for reference only
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直方圖等化(Histogram Equalization)為一種使用統計方法的影像處理程式設計,它的功能為將統計直方圖的色彩分布平均的打散在直方圖裡,也就是說,讓一張圖的直方圖分布均勻化,同樣的也是使用到LUT(Look-up Table)的方法
而在設計直方圖等化不可或缺的就是需要先知道統計學的機率密度函數(Probability Density Function,PDF)以及累積分配函數(Cumlative Distribution Function,CDF)相關的基本概念,在這邊
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高斯混合模型是單一高斯機率密度函數的延伸，由於GMM 能夠平滑地近似任意形狀的密度分佈，因此近年來常被用在語音與語者辨識，得到不錯的效果。-Gaussian mixture model is a single Gaussian probability density function of the extension, as the GMM can approximate arbitrary smooth shape of the density distribution, it is ofte
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大津阈值分割法，也称最大类间方差法，利用图像的灰度分布密度函数定义图像的交叉熵。
交叉熵可看作是两个概率系统（即图像背景及目标）的信息量之间的差异。求出的交叉熵越大，则分割效果越好。
-Otsu threshold segmentation method, also known as Otsu method, the use of gray-scale image distribution density function definition images of cross-ent
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对图像进行中值金字塔分解后，分别求取各层的概率密度函数-Image after median pyramid decomposition, respectively, to strike all floors of the probability density function
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提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区
YC C
r b
域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度
)
(
信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几
形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向
PCA PCAED
( )
何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确
的人
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本实验要求根据课本中给出的高斯噪声和椒盐噪声的概率分布的形状和参数编写两个通用程序分别给一个图像中添加高斯噪声和椒盐噪声。高斯噪声是n维分布都服从高斯分布的噪声，椒盐噪声是图像中经常见到的一种噪声是一种随机的黑点或者白点。在实验中通过它们对应的概率密度函数得到噪声分布函数进而与原图像进行叠加产生出对应的噪声图像-Textbooks in this experiment are given under the Gaussian noise and salt and pepper noise in
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数字图象处理教程
INTRODUCTION 4
DIGITAL IMAGE DEFINITIONS 5
COMMON VALUES 6
CHARACTERISTICS OF IMAGE OPERATIONS 7
TYPES OF OPERATIONS 7
TYPES OF NEIGHBORHOODS 8
VIDEO PARAMETERS 9
TOOLS 9
CONVOLUTION 10
PROPERTIES OF CONVOLUTION 10
FOUR
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在利用曲波对图像进行分解的基础上，提出了一种考虑不同尺度分量的曲波系数间是相互关联的系数概率密度函数(PDF)模型，不同尺度的系数选择依赖其父层系数的大小，从而保证在去除噪声的同时，保留图像的纹理边缘等细节信息，然后对图像进行重构-In the use of curvelet decomposition of the image is proposed based on a consideration of different scale components curvelet coeffici
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This paper is concerned with estimating a probability density function of human skin
color using a finite Gaussian mixture model whose parameters are estimated through the EM
algorithm.sections
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几何正态分布股价的概率密度函数，时间间隔从大变小，最终趋于无穷。-Geometric normal probability density function of stock price, the time interval from large to small, tends to infinity.
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自行设计的概率密度函数统计方法，代替ksdensity函数-Probability density function of self-designed statistical methods, instead of ksdensity function
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模式识别 贝叶斯决策理论 概率密度函数估计 线性判别函数 非线性判别函数 临近法-Bayesian decision theory, pattern recognition, probability density function estimated linear discriminant function method of nonlinear discriminant function near
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首先产生高斯分布，然后通过变换产生泊松分布的随机数，并画出概率密度函数的直方图-First, a Gaussian distribution, and then transform Poisson distributed random number generation, and draw a histogram of the probability density function
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首先产生高斯分布，然后通过变换产生瑞利分布的随机数，并画出概率密度函数的直方图-First, a Gaussian distribution, and then transform Rayleigh distributed random numbers, and draw a histogram of the probability density function
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高斯混合模型算法实现c++，高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型-Gaussian mixture model algorithm c++, Gaussian mixture model is a Gaussian probability density function (normal distribution curve) to accurately quantify things, it
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高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。-Gaussian mixture model is to use the gaussian probability density function (gaussian distribution curve) accurately quantify things, it is a to break things down for several based
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MeanShift算法是一种无参概率密度估计法，算法利用像素特征点概率密度函数的梯度推导而得， MeanShift算法通过迭代运算收敛于概率密度函数的局部最大值，实现目标定位和跟踪，也能对可变形状目标实时跟踪，对目标的变形，旋转等运动也有较强的鲁棒性。MeanShift算法是一种自动迭代跟踪算法，由 MeanShift补偿向量不断沿着密度函数的梯度方向移动。在一定条件下，MeanShift算法能收敛到局部最优点，从而实现对运动体准确地定位。-MeanShift algorithm is a no
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We describe an innovative methodology for determining the quality of digital images. The method is based on measuring the variance of the expected entropy of a given image upon a set of predefined directions(Entropy can be calculated on a local basis
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常见噪声概率密度函数代码，高斯噪声、椒盐噪声等(Common noise probability density function code)
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