图像统计特性基本函数

最新推荐文章于 2023-08-09 18:39:22 发布
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分类专栏： 数字图像处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangchen1003/article/details/48000205
本文深入探讨了图像处理中关键的数学概念，包括图像均值、标准差和相关系数的计算方法。通过具体实例，详细解释了如何使用MATLAB进行图像分析，为读者提供了一套实用的图像处理工具箱。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、图像均值
J=mean(I),I为向量，J为该均值
J=mean(A),A为一矩阵，J为每一列的均值
J=mean(A(:)),J为矩阵A的均值
J=mean2(A),J为矩阵A的均值

二、图像的标准差
J=std(I),I为向量，J为该标准差
J=std(A),A为一矩阵，J为每一列的标准差
J=std(A(:)),J为矩阵A的标准差
J=std2(A);J 为矩阵A的标准差

三、图像的相关系数
r=corr2(A,B),A,B为大小相等的二维矩阵，r为其相关系数

图像处理之图像统计特性
qq_44111805的博客
08-20 3827
(对于本例，通过输出结果可以发现此幅图像的红色和绿色均值较大，蓝色均值较小，说明原图中红色和绿色成分较多，蓝色成分较少，符合原图。(对于本例，通过输出结果可以发现灰度图像经过直方图均衡化处理后，明暗对比度增加，图像变得更加清晰，其标准差也变大了。,可以通过统计特性得到一幅图像的统计信息，来帮助我们对图像进行判断，比如平均值、方差和相关系数等统计特征。，反映一幅图像的平均亮度。在matlab中，采用。图像相关系数是两幅图像相关性的一种度量，(即size计算的图像大小的乘积)。我们在matlab中主要使用。
matlab 计算图像的基本参数
白发空垂三千丈
06-01 984
filename='bhtmref.img'; img=freadenvi(filename); [m,n,p]=size(img); %% 内容1：计算图像的基本统计参数 min_value=zeros(1,p,'uint8'); max_value=zeros(1,p,'uint8'); mean_value=zeros(1,p,'double'); var_value=zeros(1,p,'double'); cov_value=[]; cor_value=[]; for i=(1:p)
图像像素均值、方差、标准差的计算
proaskwar的博客
08-09 1283
之后，对其进行数组化处理，将图像转化为数组，彩色图像为三维数组，有红、绿、蓝三个通道；灰度图像为二维数组，没有颜色信息。将图像转换为数组之后，可以对其进行任意数学操作，达到处理图像的目的。最后，分别用np.mean()、np.var()、np.std()对该数组进行处理分别得到数组的均值、方差与标准差。该参数的计算可用于图像分割领域。
OpenCV——计算图像均值和标准方差
小铅笔
06-09 1万+
计算图像均值 计算图像每个通道的均值 Scalar mean(InputArray src, InputArray mask = noArray());
图像均值、方差、标准差
仙人Immortal的博客
10-04 4525
图像均值、方差、标准差介绍 介绍 均值(mean) = (a0, a1, a2) / 3 方差 = ((a0 - mean)² + (a1 - mean)² + (a2 - mean)²) / 3 标准差 = 方差开方
图像均值、标准差、变异系数的意义
fengshengwei3的专栏
10-13 2万+
先来下个定义 均值反映了图像的亮度，均值越大说明图像亮度越大，反之越小； 标准差反映了图像像素值与均值的离散程度，标准差越大说明图像的质量越好（说明图像边缘清晰） 变异系数可以消除图像中不同区域灰度变化范围不一致的影响（比如黑色区域和白色区域相间的图片），更能反映出离散程度，变异系数越大说明边界越清晰 图像的均值和均值图像是不同的，图像均值是指整幅图的平均值，是一个具体的数值，均值图像是指对图像做均值滤波之后的图像 同样，图像的标准差和标准差图像也是不同的，图像标准差是整幅图像的标准差，是一个具体的
Matlab6.0imagefunction.rar_matlab图像处理_图像 相关函数_图像处理函数_图像相关函数
09-23
- `imhist()` 绘制图像的直方图，用于分析图像的统计特性。 - `regionprops()` 提取图像区域的形状和纹理特征。 压缩包中的"Matlab6.0imagefunction.pdf"很可能是包含这些函数详细介绍和实例的文档，通过学习这个...
SAR图像伪加性相干斑噪声统计特性
02-24
研究了SAR图像加性模型中伪加性相干斑噪声分量的统计特性。分析了SAR图像中真实信号分量和乘性相干斑噪声分量的统计特性;在此基础上结合Edgeworth展开式和以Mellin变换为基础的第二类型特征函数及其对数累积量详细...
图像质量评价指标函数matlab.zip 图像质量评价指标函数，
06-20
在MATLAB中，实现这些函数通常涉及到矩阵操作、滤波、傅里叶变换等基本图像处理技术。例如，计算PSNR可以使用`psnr`函数，信息熵可以用`entropy`函数，而计算梯度可以结合使用`imgradient`或者`diff`函数。为了分析...
图像质量评价指标函数matlab.zip 图像质量评价指标函数，包含psnr 信息
最新发布
06-21
2. **信息熵**：信息熵是衡量图像信息含量的统计量，反映了图像的不确定性或信息丰富程度。对于二值图像，信息熵可以表示为： \[ H = -\sum_{i=1}^{n} p_i \log_2 p_i \] 其中，\( p_i \) 是第i个灰度级的概率。...
matlab，求图像的均值、方差、标准差
03-13
用matlab编写的，用于求图像的均值、方差、标准差，可以直接运行
计算图像均值方差
12-12
本代码用来计算图像的基本参数信息，包括图像均值、方差、信息熵。希望对大家有帮助。
深度学习中求图像的均值和标准差
weixin_44530917的博客
06-19 1441
本文介绍了如何计算一个文件夹中所有图像的均值和标准差。我们分别介绍了使用PyTorch和OpenCV两种方式。在PyTorch中，我们使用datasets.ImageFolder和torch.utils.data.DataLoader函数加载训练集，并使用NumPy计算均值和标准差。在OpenCV中，我们使用cv2.imread函数加载图像，并使用NumPy计算RGB像素值的均值和标准差。这些计算结果可以用于对图像进行标准化，从而提高训练模型的效果。
【深度学习】计算图像数据集的均值和标准差（mean、std）用于 transform 标准化（Imagefolder）
Danger的博客
03-23 6923
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OpenCV 自学笔记33. 计算图像的均值、标准差和平均梯度均值、标准差和平均梯度是验证图像质量的常用指标。其中： 均值反映了图像的亮度，均值越大说明图像亮度越大，反之越小； 标准差反映了图像像素值与均值的离散程度，标准差越大说明图像的质量越好； 平均梯度反映了图像的清晰度和纹理变化，平均梯度越大说明图像越清晰； 那么，如何使用OpenCV计算图像的均值、标准差和平均梯度呢？OpenCV提供了几个
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计算图像的均值、标准差
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03-28 1万+
均值反映了图像的亮度，均值越大说明图像亮度越大，反之越小； 标准差反映了图像像素值与均值的离散程度，标准差越大说明图像的质量越好； meanStdDev()函数用于计算一个矩阵的均值和标准差，它的声明如下： void cv::meanStdDev ( InputArray src, OutputArray mean, OutputArray ...
计算图像数据的均值和标准差
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10-07 900
PyTorch数据归一化处理：transforms.Normalize及计算图像数据集的均值和方差 https://blog.youkuaiyun.com/m0_48369674/article/details/115492296
基于Opencv计算图像的均值和方差
muzhiai的专栏
03-27 1万+
实现每幅图像的每一个通道求均值和方差。 //这里是三通道的图像     for(i=0;i     {         m[i]=0;         for(x=0;xheight;x++)         {             uchar *ptr=(uchar*)(src->imageData+x*src->widthStep);//每一行的起点wisthstep是以字节
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