《Visual C++数字图像模式识别技术详解(第2版)》一3.1 统计特征-阿里云开发者社区

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《Visual C++数字图像模式识别技术详解(第2版)》一3.1 统计特征

简介: 本节书摘来自华章出版社《Visual C++数字图像模式识别技术详解(第2版)》一 书中的第3章,第3.1节,作者:冯伟兴 贺波 王臣业,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
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3.1 统计特征

图像的统计特征只针对灰度图像,可以直观地描述图像中像素的灰度值分布情况。
图像灰度的一阶概率分布定义如下:

    (3-1)

式中,b是像素的灰度值,为0到255的整数值,n为数字图像中的总像素数,n(b)是该窗口内灰度值为b的像素数。则图像的统计特征包括如下特征:
(1)均值

    (3-2)

(2)方差

    (3-3)

(3)能量

    (3-4)

(4)熵

    (3-5)

图像的统计特征具有明确的物理含义。高均值灰度图像对应其亮度也应该高。高方差灰度图像则对应高图像对比度。图像能量和熵则反映了图像中各种灰度分布的不均匀性,分布越不均匀,图像能量越大,熵越低,如图3-1所示。
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