自然类别的统计特性

• 自然图像的 1/F 光谱
• 图像类别的光谱特征
• 场景比例和图像比例
• 非平稳统计数据

真实世界图像的主要成分和功率谱

图像主成分（IPC）将图像分解为

$$\begin{array}{}\text{(2)}& i(x,,y)=\sum _{n=1}^p{v}_n{\text{IPC}}_n(x,,y)\end{array}$$

场景识别的接受场

我们寻找最佳光谱统计数据，以区分人造、自然、开放和封闭场景类别。使用归一化图像功率谱 ${\mathrm{\Gamma }}^{\prime }(k_x,k_y)$ ，可以实现两个场景类别之间的线性区分，如下所示

$$w=\sum _{k_x=0}^{N-1}\sum _{k_y=0}^{N-1}{\mathrm{\Gamma }}^{\prime }(k_x,k_y)\mathrm{DST}(k_x,k_y)$$

结论

自然图像的统计数据随着观察者与世界之间的互动而发生很大变化。

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