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数字图像处理 冈萨雷斯 概率密度函数公式推导
widon1104
2015-01-24 09:13:31
s=T(r)
p(s)和p(r)是概率密度函数
书中公式3.3-3
p(s) = p(r) |dr/ds|
这个公式是如何得来的啊
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数字图像处理 冈萨雷斯 概率密度函数公式推导
s=T(r) p(s)和p(r)是概率密度函数 书中公式3.3-3 p(s) = p(r) |dr/ds| 这个公式是如何得来的啊
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微风~~~
2016-12-30
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楼上两位的回答纯属胡扯,很不负责任,如果你知道就好好回答,给人答疑解惑,要是不知道就不要乱讲,而且说个半头话是什么意思?其实这个公式从概率论中的分布函数的导数就是概率密度这个角度入手,可以推出来。
PandasRan
2015-04-29
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p(r)*dr积分等于p(s)*ds,在给定条件与平均意义下,p(r)*dr = p(s)*ds。 好好翻翻高数微积分中dx 的意义
风雨也无晴
2015-04-28
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直接定义的。。。
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关于邻域坐标中心进行采样,w 1 = h ( − 1 , − 1 ) , w 2 = h ( − 1 , 0 ) , . . . , w 9 = h ( 1 , 1 ) w_{1}=h(-1,-1),w_{2}=h(-1,0),...,w_{9}=h(1,1)w。如果从取样函数的傅里叶变换中包含的这个函数的拷贝的周期序列中分离出F ( μ ) F(\mu)F(μ)的一个拷贝,且拷贝间的间距足够,则从取样函数的傅里叶变换中提取一个单周期使其等于F ( μ ) F(\mu)F(μ)是可能的。
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第4版--第三章 灰度变换与空间滤波第三章 灰度变换与空间滤波3.1 背景3.2 一些基本的灰度变换函数3.3 直方图处理3.4 空间滤波基础3.5 平滑(低通)空间滤波器3.6 锐化(高通)空间滤波器3.7 低通、高通、带阻和带通滤波器3.8 组合使用空间增强方法 第三章 灰度变换与空间滤波 3.1 背景 3.2 一些基本的灰度变换函数 3.3 直方图处理 3.4 空间滤波基础 3.5 平滑(低通)空间滤波器 3.6 锐化(高通)空间滤波器 3.7 低通、高通、带阻和带通滤波器 3
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