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matlab怎么計(jì)算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩

發(fā)布時(shí)間：2020-08-01 11:08:02 來源：億速云 閱讀：627 作者：小豬 欄目：開發(fā)技術(shù)

這篇文章主要講解了matlab怎么計(jì)算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩，內(nèi)容清晰明了，對(duì)此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下，相信大家閱讀完之后會(huì)有幫助。

matlab怎么計(jì)算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩

二階矩，反映待測(cè)區(qū)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(duì)稱性

matlab怎么計(jì)算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩

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題，特此總結(jié)：

計(jì)算公式：

matlab怎么計(jì)算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩

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題。

二階矩最終是形成了一個(gè)二階矩陣，如下：

matlab怎么計(jì)算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩

計(jì)算方法：

matlab怎么計(jì)算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩

其中(r0,c0)是重心坐標(biāo)。

看完上述內(nèi)容，是不是對(duì)matlab怎么計(jì)算灰度圖像的一階矩,二階矩,三階矩有進(jìn)一步的了解，如果還想學(xué)習(xí)更多內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。

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