基于Matlab的单样本光子计数直方图期望最大化算法

基于Matlab的单样本光子计数直方图期望最大化算法

在图像传感器领域，单样本光子计数直方图期望最大化算法（PCH-EM）被广泛应用。本文介绍了如何使用Matlab实现该算法来表征DSERN图像传感器。

PCH-EM算法的基本原理是利用EM算法寻找最佳参数来最大化观察数据的似然函数。在本文中，我们使用PCH数据来评估DSERN图像传感器，并使用PCH-EM算法来拟合单样本光子计数直方图，从而提高图像传感器的性能。

代码实现：

首先，我们需要导入PCH数据并将其转换为直方图。这里使用的是DSERN图像传感器的PCH数据，我们使用MATLAB自带的函数histogram来构建直方图。

data = importdata('DSERN_PCH_data.txt');
[counts, edges] = histogram(data, 'NumBins', 400, 'Normalization', 'pdf');

然后，我们需要初始化算法的参数。这些参数包括图像传感器的增益(gain)和阈值(threshold)，以及直方图的初始参数(lambda, sigma)。

gain = 2;
threshold = 10;
lambda = 1e-4;
sigma = 0.1;

接下来，我们通过迭代来优化参数。在每一次迭代中