数字图像处理——图像的统计特征
五大特征
1. 图像的大小(size)
数值是宽度(M,单位为像素)与宽度(N,单位为像素)的乘积。调用函数S=size(I),计算图像I的大小S=[N,M],采用K=numel(I)函数计算图像I的像素的总个数K。
2. 图像的灰度平均值(mean)
该指标是指图像f{f}f的所有灰度值的算数平均值fˉ\bar{f}fˉ ,反映了一幅图像的平均亮度。调用函数ave=mean2(I)函数可计算图像的均值ave。
3. 协方差矩阵(covariance matrix)
协方差矩阵Cfg是两幅图像之间的相关程度的一种度量。协方差矩阵为0时,表明两图像之间相互独立,反之表示两图像之间相互依赖。Cfg是2x2矩阵。调用Cfg=cov(f,g)函数计算图像f和图像g的协方差矩阵Cfg。
4. 图像的灰度标准差(stdandard deviation)
由于方差按数据与均值的平方来计算,与灰度值相差较大,难以直观地衡量,所以对方差开平方得到标准差,标准差是评价离散度的较好指标。调用SD=std2(I)函数计算图像I的灰度标准差,
5. 图像的相关系数(correlation coefficient)
协方差可以作为两幅图像相关性的一种度量,但它受两幅图像像素值的影响。因此经常将其归一化成相关系数。其值越接近1,两幅图像的线性相关性越密切;其值越接近0,两幅图像的线性相关性越不密切。调用corrfg=corr2(f,g)函数可以计算大小相等两幅图f和g的相关系数。
数字图像处理(第4版)胡学龙编著 P29-30
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