matlab代码实现图像的方差

资 源 简 介

matlab代码实现图像的方差

详 情 说 明

在数字图像处理中，统计特征（如方差、斜度、峰度、能量和熵）常用于描述图像的纹理和分布特性。这些特征能够帮助分析图像的对比度、像素值分布规律等信息。

方差用于衡量图像像素值的离散程度，反映图像的对比度。计算方法为所有像素值与均值之差的平方的平均值。方差越大，图像对比度越高。

斜度描述像素值分布的偏斜方向。正斜度表示右侧尾部较长，负斜度则相反。通过三阶中心矩计算，揭示分布的不对称性。

峰度反映像素值分布的尖锐或平坦程度。高峰度意味着分布更集中，低峰度则分布更分散。基于四阶中心矩计算，常与正态分布对比。

能量是像素值平方和，体现图像的均匀性。高能量表示像素值分布集中，常见于单一色调区域。

熵衡量图像的信息量或复杂度。基于概率分布计算，熵值高表示纹理复杂，反之则趋于均匀。

实现时，MATLAB内置函数如`var`、`skewness`和`kurtosis`可直接用于向量化计算，而熵需结合灰度级概率分布。这些特征广泛应用于医学成像、遥感分析等领域，为后续分类或检测提供基础。