在层析成像中使用关联概念
摘要：通过边际概率密度函数确定联合概率密度函数是统计学中的一个重要问题。在二维情况下，边际概率密度函数f1(x)和f2(y)与联合概率密度函数f(x, y)通过水平和垂直积分（即x轴和y轴）相关联。因此，已知f1(x)和f2(y)求解f(x, y)的问题是一个糟糕的反问题。在统计学中引入了copula的概念来解决这个问题。在X射线断层扫描中，类似的问题是通过水平和垂直投影f1(x)和f2(y)重建表示物体内部某一量的密度分布的图像f(x, y)。对于这类问题，也有很多基于Radon变换的方法。在本文中，我们将展示copula的概念与X射线断层扫描的联系，并探讨是否可以将一个领域的方法应用于另一个领域。
作者：Doriano-Boris Pougaza, Ali Mohammad-Djafari, Jean-Francois Bercher
论文ID：0908.2532
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2010-08-17