Matlab Image Histogram Analysis: как я могу проверить базовое бимодальное распределение?

Question

Я работаю с обработкой изображений в MATLAB. У меня есть два разных изображения, графики графиков которых приведены ниже.

Изображение 1:

и Изображение 2:

У меня есть несколько изображений, таких как те, и единственное различие (разделение) особенности в том, что некоторые из них один пик и другие имеют два пика.

Другими словами, некоторые могут быть пороговыми (чтобы генерировать хорошие результаты), в то время как другие не могут. Есть ли способ отделить два изображения? Существуют ли какие-либо функции, которые делают это в MATLAB или какой-либо ссылочный код, который поможет?

Функция используется imhist()

Answer 1

Если вы имеете в виду «отличить» от «отдельного», то да: Свойства вы описываете называется Бимодальностью, то есть у вас есть 2 пики, которые могут быть разделенной одним порога. Итак, ваш вопрос на самом деле «Как я могу проверить базовое бимодальное распределение?»

Один из вариантов для этого программно - Binning. Это не самый надежный метод, но самый простой. Это может сработать, возможно, нет.

Kernel Smoothing, вероятно, является более надежным решением. Вы в основном меняете и масштабируете определенную функцию (например, гауссовскую), чтобы соответствовать данным. Это можно сделать с помощью histfit в Matlab.

Есть больше решений для этой проблемы, которые вы можете исследовать самостоятельно, так как теперь вы знаете необходимые условия. Имейте в виду, что ваша проблема не является тривиальной, если вы хотите сделать это правильно.