亮度均匀性 matlab,亮度均匀性(Uniformity)
时间: 2023-12-17 15:03:26 浏览: 74
亮度均匀性是指图像中各个区域的亮度分布是否均匀。在Matlab中,可以通过以下步骤计算图像的亮度均匀性:
1. 读入图像,转化为灰度图像。
2. 将图像分为若干个子区域,可以采用mat2cell函数。
3. 计算每个子区域的亮度均值,可以采用mean函数。
4. 计算所有子区域亮度均值的方差,作为图像的亮度均匀性指标。
下面是一个示例代码:
```matlab
% 读入图像,转化为灰度图像
img = imread('test.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);
% 将图像分为若干个子区域
block_size = 32;
img_blocks = mat2cell(img_gray, block_size * ones(1, size(img_gray, 1)/block_size), block_size * ones(1, size(img_gray, 2)/block_size));
% 计算每个子区域的亮度均值
block_means = cellfun(@mean2, img_blocks);
% 计算所有子区域亮度均值的方差
uniformity = var(block_means);
```
其中,block_size可以根据实际情况进行调整,影响亮度均匀性的精度和计算速度。
相关问题
Matlab最大均匀性平滑图像处理代码
下面是一个基于 Matlab 实现的最大均匀性平滑图像处理代码:
```matlab
function J = max_uniformity_smoothing(I, window_size)
% I: 输入图像
% window_size: 窗口大小
% J: 输出图像
[m, n] = size(I);
J = zeros(m, n);
half_size = floor(window_size / 2);
for i = half_size + 1 : m - half_size
for j = half_size + 1 : n - half_size
% 获取当前窗口
window = I(i - half_size : i + half_size, j - half_size : j + half_size);
% 计算当前窗口的均值
avg = mean(window(:));
% 计算当前窗口的标准差
std_dev = std(window(:));
% 计算当前窗口的最大均匀性值
max_unif = 1 - (std_dev / avg);
% 对当前像素进行平滑处理
if avg == 0
J(i, j) = I(i, j);
else
J(i, j) = (max_unif * avg) + ((1 - max_unif) * I(i, j));
end
end
end
J = uint8(J);
```
该代码使用了双重循环遍历输入图像,对每个像素点进行最大均匀性平滑处理。具体地,它首先获取当前像素点周围的窗口,并计算该窗口的均值和标准差。然后,它计算该窗口的最大均匀性值,并将其用于平滑当前像素点的值。最后,输出处理后的图像。
需要注意的是,该代码对于输入图像中的边缘像素点并没有进行处理,因为这些像素点周围没有足够的像素点可以用于计算窗口。如果需要处理边缘像素点,可以考虑在处理前将输入图像进行边缘扩展。
c++散斑均匀性计算代码
散斑均匀性是指在一个区域内,散斑的强度分布是否均匀。下面是一个简单的使用Python编写的散斑均匀性计算代码示例:
```python
import numpy as np
def compute_uniformity(image):
# 计算散斑均匀性
# 输入参数:
# image:散斑强度图像(灰度图像)
# 输出参数:
# uniformity:散斑均匀性指标,取值范围[0, 1]
# 将图像转换为数组,方便计算
image_array = np.array(image)
# 计算图像的均值和标准差
mean_value = np.mean(image_array)
std_value = np.std(image_array)
# 计算散斑均匀性指标
uniformity = 1 - std_value / mean_value
return uniformity
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
# 读取散斑强度图像(灰度图像)
image = np.loadtxt('image.txt')
# 调用函数计算散斑均匀性
uniformity = compute_uniformity(image)
print("散斑均匀性:", uniformity)
```
以上代码中,我们首先将输入的散斑强度图像转换为数组,然后计算图像的均值和标准差。最后,通过均值和标准差的比值得到散斑均匀性指标,取值范围为[0, 1]。代码最后输出计算得到的散斑均匀性指标。