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matlab 計(jì)算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩實(shí)例

 更新時(shí)間:2020年04月22日 10:16:38   作者:Ibelievesunshine  
這篇文章主要介紹了matlab 計(jì)算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩實(shí)例,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

一階矩,定義了每個(gè)顏色分量的平均強(qiáng)度

二階矩,反映待測(cè)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(duì)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(qiáng)對(duì)比度后的圖像一階矩
Jstd = std(std(J)) %求原圖像的二階矩,因?yàn)橐淮蝧td函數(shù)表示按列求標(biāo)準(zhǔn)差,兩次std表示求整個(gè)矩陣的標(biāo)準(zhǔn)差
Kstd = std(std(K)) %求增強(qiáng)對(duì)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(qiáng)對(duì)比度后的圖像三階矩

部分函數(shù)說(shuō)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(shí)除n-1,1表示按列劃分

std(x,1,2) : 1表示求標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)除n,2表示按行劃分

補(bǔ)充知識(shí):圖像的重心和二階矩

圖像的重心

圖像實(shí)際上就是個(gè)矩陣,每個(gè)位置的元素就是該處的像素。 這里碰到了求圖像重心的問(wèn)題,特此總結(jié):

計(jì)算公式:

其中(xi,yi)是像素點(diǎn)的坐標(biāo),pi是該點(diǎn)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(wèn)題。

二階矩最終是形成了一個(gè)二階矩陣,如下:

計(jì)算方法:

其中(r0,c0)是重心坐標(biāo)。

以上這篇matlab 計(jì)算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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