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怎样理解图像的灰度平均值和图像的灰度平均方差?

平均值就不说了, 方差反应图像的高频部分的大小; 如果一幅图片看起来灰蒙蒙的, 那方差就小; 如果看起来很鲜艳, 对比度很大, 那方差就大; 均值就是平均水平, 比如你把电视机的亮度调高了, 那均值就变大, 但方差没变; 如果你调把对比度...

不用那么麻烦,matlab有现成的函数: 均值:mean2(img) 标准差:std2(img) 方差是标准差的平方,把上面的结果平方一下

每个像素点的灰度值减去图像平均灰度值的平方和除以总的像素个数,最后开方 如果开方的话是计算标准差,不开方的话是方差。:D

均值大小指平均值,方差大小指稳定度,这是概率里讲的,楼主结合这个再想想 - -

方差反应图像的高频部分的大小; 如果图片对比度小, 那方差就小; 如果图片对比度很大, 那方差就大; 方差=每个像素点的灰度值减去图像平均灰度值的平方和除以总的像素个数

可以自己写代码,均值是该区域每个像素值求和再除以像素点数,方差为像素值平方求和除以点数平方开根号 还可以试试cvCalccovarMatrix

贴出代码来

s = s+(double(x(i,j))-b)^2;

比如说你的灰度图矩阵叫Ig. V = var(double(Ig(:))); V就是了

%%中值 I=imread('lena.bmp'); %读原图 J1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %加均值为0,方差为0.02的椒盐噪声 J2=imnoise(I,'gaussian',0.02); %加均值为0,方差为0.02的高斯噪声。 subplot(2,2,1),imshow(J1); %显示有椒盐噪声图像 subplot(...

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