quy tắc quyết định cho phân đoạn hình ảnh

Đặt là ảnh được đo (nhiễu) , trong đó là ảnh chứa (Nền) và (đối tượng). Tôi cần phải tạo ra một quy tắc quyết định đó sẽ xác định xem giá trị pixel đúng là hoặc cho hình ảnh .$Y$$Y= X+ noise$$X$$0$$200$$0$$200$$Y$

tiếng ồn là Gaussian với mean = 0 và độ lệch chuẩn = 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;

Sau khi thêm nhiễu Gaussian vào ảnh thật, PDF cường độ của pixel nền sẽ là Gaussian với mean = và variance = và PDF cường độ của pixel đối tượng sẽ là Gaussian với mean = và phương sai =$0$$63.2462^2$$200$$63.2462^2$

Tôi đã sử dụng quy tắc MAP và giả sử rằng$P(Y=0)=P(Y=200)$

Tỉ lệ giống nhau

$(P(Y=j|X=200))/(P(Y=j|X=0))≥P(X=0)/(P(X=200))=1$

$exp((400Y−(200)^2)/(2σ^2))≥1$

$Y≥100$

vì vậy nếu $Y≥100$ pixel sẽ được coi là đối tượng.

câu hỏi của tôi là :.

1) là giải pháp của tôi là đúng?

2) trong trường hợp hai đối tượng có mức xám $150$ và $200$ các bước của quy tắc quyết định Bản đồ sẽ là gì?

1) Có, giải pháp của bạn là chính xác.

2) Nếu bạn cho rằng tất cả các xác suất tiên nghiệm đều bằng nhau, thì ranh giới cho AWGN luôn là điểm giữa giữa các giá trị có thể có của X. Trong trường hợp này, thì ranh giới quyết định nằm ở 75 và 175.

Tôi tin rằng quy tắc này (ranh giới quyết định tại các điểm giữa) có thể được khái quát hóa để áp dụng cho bất kỳ phân phối xác suất nhiễu nào đối xứng và giảm đơn điệu khi khoảng cách từ 0 tăng.