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  • DAY13 彩色图片分别显示RGB三个通道图片 Matlab求图像的均值 方差 信息熵

    % 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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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Qsir/p/5644847.html
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