matlab 計算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩實例
更新時間：2020年04月22日 10:16:38 作者：Ibelievesunshine
這篇文章主要介紹了matlab 計算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
一階矩，定義了每個顏色分量的平均強度
二階矩，反映待測區(qū)域顏色方差，即不均勻性
三階矩，定義了顏色分量的偏斜度，即顏色的不對稱性
close all;clear all;clc;
J = imread('lena.jpg');
K = imadjust(J,[70/255 160/255],[]);
figure;
subplot(121),imshow(J);
subplot(122),imshow(K);
[m,n] = size(J);
mm = round(m/2);
mn = round(n/2);
[p,q] = size(K);
pp = round(p/2);
qq = round(q/2);
J = double(J);
K = double(K);
colorsum = 0.0;
Javg = mean2(J) %求原圖像一階矩
Kavg = mean2(K) %求增強對比度后的圖像一階矩
Jstd = std(std(J)) %求原圖像的二階矩，因為一次std函數(shù)表示按列求標(biāo)準(zhǔn)差，兩次std表示求整個矩陣的標(biāo)準(zhǔn)差
Kstd = std(std(K)) %求增強對比度后的圖像二階矩
for i=1:mm
for j=1:mn
colorsum = colorsum+(J(i,j)-Javg)^3;
end
end
Jske = (colorsum/(mm*mn))^(1/3) %求原圖像的三階矩
colorsum = 0.0;
for i=1:pp
for j=1:qq
colorsum = colorsum + (J(i,j)-Kavg)^3;
end
end
Kske = (colorsum/(pp*qq))^(1/3) %求增強對比度后的圖像三階矩
部分函數(shù)說明：
mean2(A) : 求矩陣A的均值
std（x,flag,dim）: 求x的標(biāo)準(zhǔn)偏差
std(x,0,1) : 0表示求標(biāo)準(zhǔn)差時除n-1，1表示按列劃分
std(x,1,2) : 1表示求標(biāo)準(zhǔn)差時除n，2表示按行劃分
補充知識：圖像的重心和二階矩
圖像的重心
圖像實際上就是個矩陣，每個位置的元素就是該處的像素。 這里碰到了求圖像重心的問題，特此總結(jié)：
計算公式：
其中(xi,yi)是像素點的坐標(biāo)，pi是該點的像素值。
以下是利用matlab求圖像重心
I = imread(‘1.jpg'); I = rgb2gray(I); imshow(I); I = double(I); [rows,cols] = size(I); x = ones(rows,1)*[1:cols]; y = [1:rows]'*ones(1,cols); area = sum(sum(I)); meanx = sum(sum(I.*x))/area; meany = sum(sum(I.*y))/area; hold on; plot(meanx,meany,'r+'); %十字標(biāo)出重心位置
圖像的二階矩
我們這里只討論二階矩的問題。
二階矩最終是形成了一個二階矩陣，如下：
計算方法：
其中(r0,c0)是重心坐標(biāo)。
以上這篇matlab 計算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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