gibbs 采样生成合成图像，一般用于图像分割中。可以任意指定要生成图像的大小，以及类别数目。

在图像分割中，消噪能力和误分率是判断一个算法好坏的重要指标。但是，对于任意给定的一幅自然图像，我们缺少一个用于比较的标准。也就是，我们不知道怎样的分割才是最合理的，因此也就无法确切地得到算法的误分率。在许多论文中，都通过对Gibbs分布采样来得到一幅合成图像(synthetic iamge)，将这幅合成图像作为我们前面所指的“标准”。通过对合成图像添加各种噪声来衡量分割算法的消噪能力和误分率。 具体步骤： 1) 由均匀分布生成一个指定大小的初始图像； 2) 对每个像素，先根据它的邻域信息计算先

利用Matlab实现了gibbs采样， 进行图像的合成，给出了完整的例子

目标中结构的微运动可能会在反向合成Kong径雷达（ISAR）成像中引入微多普勒（mD）效应，这会污染经典测距多普勒算法（RDA）的主体图像。 本文提出了一种新的微运动目标成像方法，该方法在范围轮廓中的元素之前分配了一个分层的贝叶斯方法，目的是促进稀疏性并在缓慢的时间维度上保持连续性模式。为克服后验分布的棘手性，Gibbs利用采样器实现贝叶斯推断。然后，可以根据条件后验分布的期望估计距离分布，然后在交叉压缩后获得清晰的ISAR图像。实验结果验证了该方法的性能。