标准方差图像
图像噪声，标准差计算方式？
图像噪声，标准差计算方式？
一组数据中的每个数分别减去这组数据的平均数的差的平方相加起来除以这组数据的个数，就是该组数据的方差，方差再开平方即为标准差.如数据1、2、3、4、5平均数为3，则方差的计算公式为：[（1-3） ^ 2 （2-3） ^ 2 （3-3） ^ 2 （4-3） ^ 2 （5-3） ^ 2]÷ 5
类间方差的定义？
最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki
Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
在Matlab中，
graythresh函数使用最大类间方差法获得图像的阈值。
最大方差法应用？
1.获取图像
2.利用最大类间方差法进行图像二值化
3.对图像中面积大于阈值的物体进行标注
灰度方差是什么？
方差反应图像的高频部分的大小；
如果图片对比度小， 那方差就小；
如果图片对比度很大， 那方差就大；
方差每个像素点的灰度值减去图像平均灰度值的平方和除以总的像素个数
正态分布的z值与方差？
标准正态分布的方差为0，标准正态分布是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ1条件下的正态分布，记为N(0，1)。在实际应用上，常考虑一组数据具有近似于正态分布的概率分布。若其假设正确，则约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围，约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围，以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围
为什么t分布均值为零？
t分布是一个分布族，其确切形状由一个被称为自由度v的参数决定，其中，v n - 1 （n为样本大小）每个整数自由度对应一个分布。t分布有以下几个特征：
每个分布都是钟型且关于均值0对称，并且分布从负无穷到正无穷连续延伸；
当自由度无限时，t分布就是标准正态分布。随着自由度越来越小，曲线就越来越平坦；
一般认为，自由度小于30时，分布与标准分布相差较大。
t分布的概率密度函数和概率求解
在构建置信区间这一节中讲到，如果抽样分布符合正态分布，但由于样本太小而不能使用期望和方差来求解概率时，我们就需要使用到t分布。当方差和期望不能满足我们对总体样本的预估时，就需要找到一个新的标准来代替期望和方差完成预估。这个标准就是标准分（详见《每天一点统计学——数据变异性的量度》）。