MATLAB图像统计工具箱：基于亮度特征的图像统计分析工具

资 源 简 介

该MATLAB工具箱专为图像统计设计，可自动识别灰度/彩色图像类型，计算图像均值、方差等关键亮度统计特征，帮助用户快速评估图像质量与亮度分布特性。

详 情 说 明

Image Statistics Tool - 图像亮度特征统计分析工具

项目介绍

Image Statistics Tool 是一个基于MATLAB的图像统计特征计算工具箱，专门用于分析灰度图像和彩色图像的亮度特征。该工具通过高效的矩阵运算和统计学方法，提供图像亮度水平和离散程度的量化分析。

功能特性

• 智能图像类型识别: 自动检测输入图像为灰度或彩色格式，并进行相应处理
• 全面统计分析: 计算图像整体均值（反映平均亮度水平）和方差（表征像素值离散程度）
• 多通道独立分析: 支持对彩色图像的R、G、B三个通道分别进行统计计算
• 可视化输出: 可选生成统计直方图，直观展示亮度分布特征

使用方法

基本调用格式

[mean_values, var_values] = main(image_data, show_plot)

参数说明

输入参数:

• image_data: 图像数据，支持以下两种格式：

- MATLAB矩阵（二维灰度矩阵或三维彩色矩阵） - 图片文件路径字符串（如：'image.jpg'）

• show_plot: 可选布尔参数，默认为false

- true: 显示统计直方图 - false: 不显示可视化结果

输出参数:

• mean_values: 均值结果

- 灰度图像：返回单个数值 - 彩色图像：返回[R_mean, G_mean, B_mean]数组

• var_values: 方差结果

- 灰度图像：返回单个数值 - 彩色图像：返回[R_var, G_var, B_var]数组

使用示例

% 示例1: 灰度图像分析 gray_img = imread('gray_image.png'); [mean_gray, var_gray] = main(gray_img, true);

% 示例2: 彩色图像分析（不显示图表） color_img = imread('color_image.jpg'); [mean_rgb, var_rgb] = main(color_img);

% 示例3: 直接使用文件路径 [mean_vals, var_vals] = main('path/to/your/image.png', true);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）

文件说明

main.m文件作为项目核心模块，实现了图像类型自动识别、多通道数据处理、统计特征计算与结果可视化等关键功能。该文件包含完整的图像输入解析逻辑，能够根据图像维度自动选择灰度或彩色处理模式，并通过矩阵运算高效计算均值方差统计量，同时支持用户可选的直方图可视化输出。