Imagen de probabilidad

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Tengo una imagen mejorada y quiero medir la cantidad de información en la imagen mejorada utilizando la siguiente métrica:donde p(Ie) denota la probabilidad de la intensidad de un píxel en la imagen mejorada Ie . ahora quiero saber cómo estimar la probabilidad de la intensidad de un píxel. ¿Alguien sabe cómo hacer esto en Matlab?
Ie es la imagen mejorada de la imagen atenuada. Ie es la imagen en color. y quiero medir la cantidad de mejora en la imagen mejorada mediante el uso de DE que mide la cantidad de información en la imagen mejorada mediante la estimación de la probabilidad de una intensty píxel en esta imagen. pero yo no sabía cómo hacer esto en Matlab.

Distribución de la probabilidad de la imagen

Tengo una imagen mejorada y quiero medir la cantidad de información en la imagen mejorada utilizando la siguiente métrica:donde p(Ie) denota la probabilidad de la intensidad de un píxel en la imagen mejorada Ie . ahora quiero saber cómo estimar la probabilidad de la intensidad de un píxel. ¿Alguien sabe cómo hacer esto en Matlab?
Ie es la imagen mejorada de la imagen atenuada. Ie es la imagen en color. y quiero medir la cantidad de mejora en la imagen mejorada mediante el uso de DE que mide la cantidad de información en la imagen mejorada mediante la estimación de la probabilidad de una intensty píxel en esta imagen. pero yo no sabía cómo hacer esto en Matlab.

Matemáticas

Imágenes libres de probabilidad

Las redes neuronales convolucionales profundas alcanzan actualmente un rendimiento muy bueno en la clasificación de imágenes. Dado un conjunto de conceptos objetivo para el que han sido entrenadas y un conjunto de imágenes de prueba, suelen emitir una matriz de puntuación de imágenes x conceptos que representa la probabilidad de que un concepto objetivo sea visible en una imagen de prueba. Estas puntuaciones pueden utilizarse para clasificar las imágenes de prueba según su probabilidad de contener un determinado concepto objetivo (tarea de búsqueda) o para clasificar los conceptos objetivo según su probabilidad de ser visibles en una determinada imagen (tarea de clasificación). Las redes neuronales o cualquier otra herramienta de clasificación (por ejemplo, las máquinas de vectores de apoyo) vienen a veces con un paso de normalización incorporado o añadido que intenta convertir las puntuaciones en probabilidades reales de que una imagen contenga el concepto o de que el concepto sea visible en la imagen. Sin embargo, suelen tener limitaciones, la principal de las cuales es que dicha calibración o normalización se realiza sólo para una dimensión, ya sea en los conceptos (por ejemplo, la normalización Soft Max para conceptos exclusivos) o en las imágenes (por ejemplo, la normalización Platt [1]).

Imágenes de probabilidad condicional

Se propone un método de búsqueda de imágenes cuánticas basado en las distribuciones de probabilidad de las lecturas de las mediciones cuánticas. Se consigue utilizando bajos recursos computacionales que son sólo una única puerta Hadamard combinada con m + 1 operaciones de medición cuántica. Para validar el método propuesto, se utiliza un experimento de simulación en el que la imagen con el mayor valor de similitud de 0,93 con la imagen de prueba concreta se recupera como resultado de la búsqueda a partir de una base de datos de imágenes binarias de 4 × 4. La propuesta proporciona un paso básico para el diseño de un motor de búsqueda en dispositivos de computación cuántica en el que la imagen de la base de datos se recupera en función de su similitud con la imagen de prueba.
F. Yan, A. Iliyasu, C. Fatichah, M. Tangel, J. Betancourt, F. Dong y K. Hirota, “Quantum Image Searching Based on Probability Distributions” (Búsqueda cuántica de imágenes basada en distribuciones de probabilidad), Journal of Quantum Information Science, Vol. 2 nº 3, 2012, pp. 55-60. doi: 10.4236/jqis.2012.23010.
S. E. Venegas-Andraca y S. Bose, “Storing, Processing and Retrieving an Image Using Quantum Mechanics”, Proceedings of SPIE Conference of Quantum Information and Computation, Vol. 5105, 2003, pp. 134-147.