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ヒストグラムのピークにガウス曲線を当てはめることに関して、2 つの質問があります。私の最初の質問は非常に基本的なものです。

  1. ヒストグラム全体にガウス曲線を当てはめるにはどうすればよいですか? これは、ヒストグラムの平均値 (µ) と偏差 (ϭ) を見つけて計算し、それらをガウス曲線の式に入れなければならないということですか?

次の例は正しいでしょうか?: (例として) 5 つのカラー値を持つ画像のヒストグラムがあるとします。X 軸にはこれら 5 つのカラー値があり、Y 軸にはこれらの各値の頻度があります。すなわち:

値 1: 1 回

値 2: 4 回

値 3: 7 回

値 4: 3 回

値 5: 2 回

これで、平均値 (µ) は 3(µ = 3) になります。

そして、偏差(ϭ) は 0.9 (ϭ = 0.9) になります。公式:

これらの値を密度関数の式で使用して、ガウス曲線を計算しますか?

あれは正しいですか?残念ながら、私は数学のバックグラウンドについて少し不安です。

  1. 2 番目の質問はもう少しトリッキーです。今回は、いくつかのピークを含むヒストグラムがありますが、ガウス曲線を最も高いピークに合わせたいだけです。したがって、単純な for ループを使用してヒストグラムのすべてのビンを調べ、x 軸 (画像の強度を含む) で最も頻度の高い (y 軸に表示される) 1 つの強度値を見つけます。これが最高峰でしょう。しかし、どうすれば偏差を見つけることができますか?特に、どの強度値を計算に含めるべきかわからないためです。私の知る限り、ガウス曲線の転換点は µ+ϭ と µ-ϭ にあります。それは問題の解決に役立つでしょうか。

この質問は少し数学的なもので申し訳ありませんが、質問するのに適した場所が見つかりませんでした. 同様のトピックもいくつか読みましたが、残念ながら、彼らは最終的に私の質問に答えませんでした.

ご協力いただきありがとうございます!

よろしくマーク

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単一のピークに対する単純なアプローチで問題ありません。[ところで、これが画像に関連する場合、これは適切にプログラミングの質問だと思います。]

複数のピークはより困難です。ピークを解決するプロセスはデコンボリューション( http://en.wikipedia.org/wiki/Deconvolution ) と呼ばれ、通常は一意の答えはありません。ピークの数、またはピークの最小分散を決定する必要がある場合があります (そうしないと、ビンごとにピークを作成できます:-))。

于 2009-12-20T15:22:57.607 に答える