我有几个图像的概率分布直方图，我正在比较它们以测试不同之处。每个直方图有 256 个 bin，这些 bin 对所有直方图都是通用的。
这些图像是在非常低的光照条件下拍摄的，使用窄带通滤光片并由相同的光源（不包括任何其他光源）照明。每个图像都将与“暗噪声”直方图进行比较，以确定（如果有的话）低光图像和暗噪声分布之间存在的差异。
什么是确定用于测试基于图像的概率直方图之间的差异性的有效数值方法？
用于测试基于图像的概率直方图之间差异性的数值方法是什么？
计算科学
图像处理
2021-12-18 16:10:37
2个回答
听起来像是地球移动距离（或 Wasserstein 度量）的工作。
在计算机科学中，推土机距离(EMD) 是衡量两个概率分布之间的距离。
非正式地，如果分布被解释为在该区域堆积一定量污垢的两种不同方式，EMD 是把一堆变成另一堆的最小成本；其中成本假定为移动的污垢量乘以移动的距离。
这是一个Python+C 实现的链接（严格来说是一个 Python 包装器）。
这是 Yossi Rubner 的原始实现：http: //ai.stanford.edu/~rubner/emd/default.htm
您还可以使用非常容易计算的 Bhattachariyya 距离。
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