Dejar ser una imagen medida (ruidosa) , dónde es una imagen contiene (Antecedentes) y (objeto). Necesito crear una regla de decisión que determine si el verdadero valor de píxel era o dada la imagen .
el ruido es gaussiano con media = 0 y desviación estándar = sigma
I_true = [zeros(50,140);zeros(60,40),(ones(60,60)*200),zeros(60,40);zeros(50,140)];
[nrows ncolumns] = size(I_true);
sigma = 63.246;
gaussian_noise = sigma*randn(size(I_true));
I_noisy = I_true + gaussian_noise;
Después de agregar el ruido gaussiano a la imagen real, el PDF de la intensidad de un píxel de fondo será gaussiano con media = y varianza = y el PDF de la intensidad de un píxel del objeto será gaussiano con media = y varianza =
Usé la regla MAP y asumí que
Índice de probabilidad
entonces si el píxel será considerado como objeto.
mis preguntas son:
1) ¿mi solución es la correcta?
2) en el caso de dos objetos con niveles de gris y ¿cuáles serán los pasos de la regla de decisión del Mapa?
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Respuestas:
1) Sí, su solución es correcta.
2) Si supone que todas las probabilidades a priori son iguales, entonces los límites para AWGN son siempre los puntos medios entre los posibles valores de X. En este caso, entonces, los límites de decisión están en 75 y 175.
Creo que esta regla (límite de decisión en los puntos intermedios) puede generalizarse para aplicar a cualquier distribución de probabilidad de ruido que sea simétrica y disminuya monotónicamente a medida que aumenta la distancia desde cero.
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