我有50张图片，并通过将它们分为两类（皮肤和伤口）并存储各自的绿色通道值，创建了每个图片绿色通道的数据库。

此外，我有1600个伤口像素值和3000个皮肤像素值。

现在，我需要使用MATLAB中的贝叶斯分类方法，利用我已有的数据库对新（测试）图像中的皮肤和伤口像素进行分类。我尝试使用内置命令diaglinear，但结果很差，导致大量误分类。

另外，我不知道这是否是正态分布，因此无法使用高斯估计来寻找数据的条件概率密度函数。

有什么方法可以进行像素级分类吗？

如果问题中有任何不清楚的地方，请提问。

我正在寻求帮助。提前感谢。

回答：

如果你真的想使用像素级分类（相当简单，但为什么不呢？），可以尝试使用hist()/imhist()来探索像素值分布。这可能会给你关于正态性的线索。其次，如果你有曲线拟合工具箱，你可以使用fit()手动将你的值拟合到一些合适的曲线（高斯曲线？）上（或者再次手动进行）。然后，如果你想让它成为MAP分类器，可以将曲线乘以伤口/皮肤的概率，最后找到它们的交点。瞧！你就有了你的决策值V。如果Xi是皮肤，否则就是伤口。