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matlab怎么計算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩

發布時間:2020-08-01 11:08:02 來源:億速云 閱讀:638 作者:小豬 欄目:開發技術

這篇文章主要講解了matlab怎么計算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩,內容清晰明了,對此有興趣的小伙伴可以學習一下,相信大家閱讀完之后會有幫助。

matlab怎么計算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩

二階矩,反映待測區域顏色方差,即不均勻性

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三階矩,定義了顏色分量的偏斜度,即顏色的不對稱性

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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函數表示按列求標準差,兩次std表示求整個矩陣的標準差
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

部分函數說明:

mean2(A) : 求矩陣A的均值

std(x,flag,dim): 求x的標準偏差

std(x,0,1) : 0表示求標準差時除n-1,1表示按列劃分

std(x,1,2) : 1表示求標準差時除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:

計算公式:

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其中(xi,yi)是像素點的坐標,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:

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計算方法:

matlab怎么計算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩

其中(r0,c0)是重心坐標。

看完上述內容,是不是對matlab怎么計算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩有進一步的了解,如果還想學習更多內容,歡迎關注億速云行業資訊頻道。

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