mean,Std,energy of image,CUMULATIVE GRAY LEVEL DISTRUBITION,mode of image, entropy, HISTOGRAM MODIFI

资 源 简 介

mean,Std,energy of image,CUMULATIVE GRAY LEVEL DISTRUBITION,mode of image, entropy, HISTOGRAM MODIFI

详 情 说 明

在数字图像处理领域，计算基础统计特征是分析图像内容的重要方法。以下是关键指标的解析：

均值（Mean） 反映图像像素值的平均强度，用于衡量整体明暗程度。高均值通常对应明亮图像，低均值则暗示较暗场景。

标准差（Std） 量化像素值的离散程度。高标准差表明图像对比强烈（如边缘丰富的纹理），低值则对应平滑区域（如蓝天）。

能量（Energy） 通过灰度共生矩阵衍生而来，描述纹理均匀性。高能量值意味着像素值变化平缓，常见于单一色调区域。

累计灰度分布（CGLD） 统计像素值从0到当前级别的累积占比，可用于自动阈值分割或亮度均衡化处理。其曲线斜率变化点往往对应图像的主亮度区间。

众数（Mode） 出现最频繁的像素值，对存在明显主色调的图像（如雪地中的白色）具有指示性，但在复杂场景中可能失效。

熵（Entropy） 基于信息论衡量图像复杂度。高熵值对应丰富细节（如树林），低熵则反映单调内容（如纯色背景）。熵计算依赖概率分布，与直方图形状直接相关。

直方图修正 通过拉伸、均衡化等操作调整像素分布，改善对比度。例如，医疗图像常通过直方图均衡增强病灶区域的可见性。

这些特征构成了图像分析的底层描述子，广泛应用于分类、增强和质量评估等场景。实际应用中需注意特征间的相关性，例如均值与直方图峰值位置通常具有一致性，而熵与标准差则从不同角度描述变化强度。