matlab中的贝叶斯分类答案

【问题标题】：Bayes classification in matlabmatlab中的贝叶斯分类
【发布时间】：2012-06-29 21:43:27
【问题描述】：

我有 50 张图像，并通过将它们分成两类（皮肤和伤口）并存储它们各自的绿色通道值，为每个图像的绿色通道创建了一个数据库。

另外，我有 1600 个伤口像素值和 3000 个皮肤像素值。

现在我必须在 matlab 中使用贝叶斯分类来使用我拥有的数据库对新（测试）图像中的皮肤和伤口像素进行分类。我已经尝试了内置命令diaglinear，但结果很差，导致很多错误分类。

另外，我不知道它是否是正态分布，所以不能使用高斯估计来找到数据的条件概率密度函数。

有没有办法进行像素级分类？

如果问题的任何部分不清楚，请提出。

我正在寻求帮助。提前致谢。

【问题讨论】：

您好，如果您能提供图片示例，那就太好了。为什么选择绿色通道？我不确定您所说的逐像素分类是什么意思，但通常在图像分类中，您会尝试从整个图像中理解。您可以尝试傅立叶变换，看看您的图像在频域中有何不同。无论如何，特征提取将是您的第一步。
一种常用的图像分割技术是马尔可夫随机场。如果你google一下，有很多好论文。
如果要将单个像素分类为伤口或皮肤，它将取决于它周围的所有像素，对吗？我认为在每个像素附近具有适当内核的 SVM 可以完成这项工作。
看，如果你需要帮助，你需要告诉我们更多关于这个问题的信息。你认为计算机需要使用什么样的算法来对像素进行分类？明确地说，我们需要了解像素状态可能依赖于哪种图像统计数据！
感谢 sanjay 的建议，但是，我的数据集不是很大，无法使用 SVM 分类器，所以我会坚持使用 santonsh 提出的方法......任何进一步的帮助都会得到承认。 .

标签： matlab machine-learning classification bayesian

【解决方案1】：

如果您真的想使用逐像素分类（很简单，但为什么不呢？）尝试使用 hist()/imhist() 探索像素值分布。它可能会给你一个关于高斯性的线索...... 其次，如果您有曲线拟合工具箱（或再次手动执行），您可以使用 fit() 手动将您的值拟合到一些适当的曲线（高斯？）。如果你喜欢它是 MAP 分类器，然后将曲线乘以伤口/皮肤的概率，最后找到它们的交点。维拉！你有你的描述值 V。若曦皮肤否则 -> 受伤

【讨论】：

非常感谢您以正确的方式理解我的问题...我确实想做所说的，但现在我遇到了适合选项的问题。我有曲线拟合工具箱。如果您能帮我提供一个简短的代码或示例，那将非常有帮助..如果您需要任何其他信息，请告诉我..
Hiii santonsh，我是如何按照你的建议解决这个问题的......我是不是把我的数据的直方图，标准化它，这给了我 pdf，但问题是如何在归一化直方图（使用stackoverflow.com/questions/5320677/…中描述的方法获得）。我有先验，需要完全按照你提到的方式去做......你能解释一下吗？