Matlab 图像中统计模型的鲁棒估计

如你们所知，我们有许多统计模型来表示强度图像。但每种模型都能满足特定图像的要求。我想估计我给定图像的最佳统计模型。我的想法是，我将建立我的给定图像作为直方图分布，然后我将建立一个统计模型（例如：高斯，瑞利…）。然后，我将根据最小平方误差选择最佳模型，并与直方图分布进行比较。如何在matlab中实现。非常感谢你。或者，如果您有其他想法来估计它，请建议使用Matlab提供的曲线拟合工具箱，正如我在评论中所说的那样。一半的工作已经完成了，你只需要在那里输入正确的等式。 mathworks.fr/fr/help/curvefit/index.html

---

我强烈建议您使用累积分布函数而不是直方图。然后您可以使用模型的积分。

如果您有曲线拟合工具箱，它可以帮助您拟合任何您喜欢的函数。否则，你将不得不对整个过程进行编程，然后你的问题变得相当复杂。如果你有统计模型对每个参数的偏导数，你可以使用梯度下降。@Wli:你知道曲线过滤工具箱软件吗？我只知道一个工具的名字是曲线专家工具。但它没有高斯混合模型或其他模型。它只有一些基本的非线性函数，我指的是matlab中的曲线拟合工具箱。你需要一个额外的许可证。然后你需要手动输入你的方程式。拟合（…）的结果还提供了一个R²和调整后的R²，因此不需要做太多的工作。此外，我建议您使用累积分布函数而不是直方图。那么它是独立于箱子大小的。