数字图像处理——图像的统计特征

五大特征

1. 图像的大小（size）

数值是宽度（M，单位为像素）与宽度（N，单位为像素）的乘积。调用函数S=size（I），计算图像I的大小S=[N，M]，采用K=numel（I）函数计算图像I的像素的总个数K。

2. 图像的灰度平均值（mean）

该指标是指图像$f$的所有灰度值的算数平均值$\bar{f}$ ，反映了一幅图像的平均亮度。调用函数ave=mean2（I）函数可计算图像的均值ave。

3. 协方差矩阵（covariance matrix）

协方差矩阵C_fg是两幅图像之间的相关程度的一种度量。协方差矩阵为0时，表明两图像之间相互独立，反之表示两图像之间相互依赖。C_fg是2x2矩阵。调用Cfg=cov（f，g）函数计算图像f和图像g的协方差矩阵C_fg。

4. 图像的灰度标准差（stdandard deviation）

由于方差按数据与均值的平方来计算，与灰度值相差较大，难以直观地衡量，所以对方差开平方得到标准差，标准差是评价离散度的较好指标。调用SD=std2（I）函数计算图像I的灰度标准差，

5. 图像的相关系数（correlation coefficient）

协方差可以作为两幅图像相关性的一种度量，但它受两幅图像像素值的影响。因此经常将其归一化成相关系数。其值越接近1，两幅图像的线性相关性越密切；其值越接近0，两幅图像的线性相关性越不密切。调用corrfg=corr2（f，g）函数可以计算大小相等两幅图f和g的相关系数。

数字图像处理（第4版）胡学龙编著 P_29-30