计算图像的均值、标准差、相关系数、协方差
时间: 2024-09-17 11:05:27 浏览: 70
tuxiangzengqiang.rar_协方差_图像标准差_灰度均值_相关系数
在计算机视觉或机器学习中,计算图像的统计属性是非常常见的预处理步骤。这些特征可以帮助我们理解图像数据的分布和模式。以下是如何计算这些概念:
1. **均值 (Mean)**:
均值是最基本的描述性统计量,表示所有像素值的平均。对于每个通道(红、绿、蓝RGB),你可以用以下公式计算:
```java
double mean = pixels.stream().mapToDouble(pixel -> pixel.getRed() + pixel.getGreen() + pixel.getBlue()).average().orElse(0) / channels;
```
2. **标准差 (Standard Deviation)**:
标准差衡量的是像素值与其平均值的离散程度。同样对每个通道计算:
```java
double stdDev = Math.sqrt(pixels.stream()
.mapToDouble(pixel -> Math.pow(pixel.getRed() - mean, 2) + Math.pow(pixel.getGreen() - mean, 2) + Math.pow(pixel.getBlue() - mean, 2))
.average().orElse(0) / channels);
```
3. **相关系数 (Correlation Coefficient)**:
如果你想计算不同像素之间的线性关系,比如相邻像素的颜色变化,可以使用皮尔逊相关系数。这里通常用于灰度图像或颜色分量已转换为单通道的情况。例如,两个像素i和j的相关系数Rij:
```java
double correlation[][] = new double[width][height];
for (int i = 1; i < width - 1; i++) {
for (int j = 1; j < height - 1; j++) {
double x = pixels.get(i, j).getRed() - mean;
double y = pixels.get(i+1, j).getRed() - mean;
correlation[i][j] = x * y / (stdDev * stdDev);
}
}
```
4. **协方差 (Covariance)**:
协方差测量的是两个变量(如像素)如何一起变化。与相关系数类似,但不进行标准化,适用于连续数值:
```java
double covariance[][] = new double[width][height];
for (int i = 1; i < width - 1; i++) {
for (int j = 1; j < height - 1; j++) {
double x = pixels.get(i, j).getRed() - mean;
double y = pixels.get(i+1, j).getRed() - mean;
covariance[i][j] = x * y;
}
}
double covariances[] = Arrays.stream(covariance).mapToDouble(row -> row.dotProduct(row)).toArray();
```
在实际应用中,可能还需要对图片进行归一化或标准化,以便更好地分析。
阅读全文