图像分块，计算每个块的均值和方差

资 源 简 介

图像分块，计算每个块的均值和方差

详 情 说 明

图像分块计算均值和方差是图像处理中常用的局部特征分析方法，主要用于观察图像不同区域的统计特性变化。

实现思路 图像分块：将图像划分为若干固定大小的块（如16x16或32x32像素）。分块大小需平衡计算精度和效率，过大会丢失细节，过小则计算冗余。 统计计算：对每个块分别计算其像素值的均值（反映亮度）和方差（反映对比度或纹理复杂度）。 结果可视化：将均值和方差数据映射为新的图像或热力图，例如用灰度值表示均值高低，用颜色梯度表示方差大小，便于直观对比区域差异。

应用场景 图像压缩：方差低的块可能包含平滑区域，适合更高压缩比。 目标检测：方差突变的块可能包含边缘或纹理丰富的物体。 图像增强：可针对不同均值/方差的块实施差异化增强策略。

注意事项 边缘处理：图像尺寸若非分块大小的整数倍，需填充或忽略残余部分。 颜色空间：若处理彩色图像，通常需转换到YUV/HSV等空间后再分通道计算。