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% 读取一张彩色图片 分别显示RGB三个通道图片 % 将彩色图片换成灰度图像 求图像的均值 方差 熵 im=(imread('robot.jpg')); figure,imshow(im); % Step1 分别显示RGB三个通道图片 subplot(2,2 ,1),imshow(im); %原始彩色图像 subplot(2, 2 ,2),imshow(im(:,:,1)); %R通道 im(:,:,1) 表示三维图像 第一个参数表示获取全部行 subplot(2 ,2 ,3),imshow(im(:,:,2)); %G通道 第二个参数表示获取全部列 subplot(2 ,2 ,4),imshow(im(:,:,3)); %B通道 第二个参数表示获取页数 % Step2 将彩色图片换成灰度图像 % Step3 求图像的均值 方差 熵 im1=rgb2gray(im); figure,imshow(im1); [row,col]=size(im1); %获取行数 和 列数 im1=double(im1); %要先转换成double 否则不能实现累加 sum=0; %求矩阵所有元素的和 for i=1:row for j=1:col sum=sum+im1(i,j); end end %求均值 mid=sum/(row*col); %求方差 s=0; for x=1:row for y=1:col s=s+(im1(x,y)-m)^2; %求得所有像素与均值的平方和。 end end a2=s/(row*col); %方差 %求信息熵 A=im1; [M,N]=size(A); temp=zeros(1,256); %设置空白矩阵 用于记录概率 for m=1:M; for n=1:N; if A(m,n)==0; %如果数值为0 i=1; %序号为1 else i=A(m,n); %否则为原来序号 end temp(i)=temp(i)+1; %统计每个灰度值出现的次数 end end %求信息熵 temp=temp/(M*N); %所有值除以元素个数,表示概率 即公式中的P(i) result=0; for i=1:length(temp) %返回temp的行列中的最大值 即256 if temp(i)==0; %如果概率为0 则不累加 0要单独处理 % result=result; else %否则 公式 result=result-temp(i)*log2(temp(i)); end end
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2023-10-27
2022-08-15
2022-08-17
2022-09-23
2022-08-13
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