Einführung in die medizinische Bildverarbeitung SS 2013
Einführung in die medizinische Bildverarbeitung SS 2013
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Parzen W<strong>in</strong>dow<br />
‣ Parzen W<strong>in</strong>dow<br />
‣ effiziente Methode zum schätzen der Wahrsche<strong>in</strong>lichkeiten p(a), p(b) und p(a,b)<br />
‣ Probability Density Function (PDF)<br />
‣ kont<strong>in</strong>uierliche Wahrsche<strong>in</strong>lichkeitsfunktion p(x) mit den Eigenschaften:<br />
‣ <strong>die</strong> Wahrsche<strong>in</strong>lichkeit dass x zwischen a und b liegt<br />
b<br />
( ) = p x<br />
P a < x < b<br />
( )dx<br />
‣ nicht negativ für alle reellen x<br />
‣ Integral der Wahrsche<strong>in</strong>lichkeitsfunktion erfüllt<br />
∫<br />
∞<br />
−∞<br />
p( x)dx = 1<br />
‣ am weitesten verbreitet... Gauss<br />
p( x) =<br />
∫<br />
a<br />
( )2<br />
1<br />
2πσ exp ⎛<br />
⎜ − x − c<br />
⎝ 2σ 2<br />
⎞<br />
⎟<br />
⎠<br />
© Stephan Gimbel <strong>E<strong>in</strong>führung</strong> <strong>in</strong> <strong>die</strong> mediz<strong>in</strong>ische <strong>Bildverarbeitung</strong><br />
h_da<br />
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