matlab计算图像灰度均值、灰度方差、灰度熵、灰度能量，除了这些还有哪些灰度特征

除了灰度均值、灰度方差、灰度熵和灰度能量之外，还有以下常见的灰度特征：

1. 灰度偏度：描述灰度分布的偏斜程度。

2. 灰度峰度：描述灰度分布的峰态，即分布的陡峭程度。

3. 对比度：描述图像中灰度强度的差异程度。

4. 相关度：描述图像中灰度变化的一致性程度。

5. 方向性：描述图像中灰度变化的方向性。

6. 质心：描述图像中灰度分布的中心位置。

7. 块对称性：描述图像中灰度分布的对称性。

8. 自相关性：描述图像中不同位置的灰度值之间的相关性。

9. 熵率：描述图像中灰度分布的复杂度。

10. 灰度共生矩阵：描述图像中不同位置之间灰度值的关系。

相关问题

需要一段matlab代码计算图像灰度均值、灰度方差、灰度熵、灰度能量

以下是一段Matlab代码，用于计算图像的灰度均值、灰度方差、灰度熵和灰度能量。

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算灰度均值
mean_gray = mean2(gray_img);

% 计算灰度方差
var_gray = var(double(gray_img(:)));

% 计算灰度熵
hist_gray = imhist(gray_img);
prob_gray = hist_gray / sum(hist_gray);
entropy_gray = -sum(prob_gray .* log2(prob_gray + eps));

% 计算灰度能量
energy_gray = sum(prob_gray .^ 2);

% 输出结果
fprintf('灰度均值: %f\n', mean_gray);
fprintf('灰度方差: %f\n', var_gray);
fprintf('灰度熵: %f\n', entropy_gray);
fprintf('灰度能量: %f\n', energy_gray);

注释：

- 第1行：读取图像
- 第4行：将图像转换为灰度图像
- 第7行：计算灰度均值
- 第10行：计算灰度方差
- 第13-15行：计算灰度熵
- 第18行：计算灰度能量
- 第21-24行：输出结果

请注意，在计算灰度熵时，我们首先计算图像的直方图，然后将其转换为概率分布。我们使用小值 eps 来避免对零值进行对数运算。

需要一段matlab代码计算图像灰度均值、灰度方差、灰度熵、灰度能量、灰度峰度、相关度、对比度、熵率

以下是计算图像灰度均值、灰度方差、灰度熵、灰度能量、灰度峰度、相关度、对比度、熵率的Matlab代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算灰度均值
gray_mean = mean(mean(gray_img));

% 计算灰度方差
gray_var = var(double(gray_img(:)));

% 计算灰度熵
gray_entropy = entropy(gray_img);

% 计算灰度能量
gray_energy = sum(sum(double(gray_img).^2));

% 计算灰度峰度
gray_kurtosis = kurtosis(double(gray_img(:)));

% 计算相关度
[h, w] = size(gray_img);
x = repmat((1:w), h, 1);
y = repmat((1:h)', 1, w);
gray_corr = sum(sum(double(gray_img) .* (x - mean(x)) .* (y - mean(y)))) / (sum(sum(double(gray_img))) * std(x(:)) * std(y(:)));

% 计算对比度
gray_contrast = std(double(gray_img(:))) * sqrt((2^(size(gray_img, 3))) - 1);

% 计算熵率
gray_entropy_rate = gray_entropy / (size(gray_img, 1) * size(gray_img, 2));

% 输出结果
disp(['灰度均值：', num2str(gray_mean)]);
disp(['灰度方差：', num2str(gray_var)]);
disp(['灰度熵：', num2str(gray_entropy)]);
disp(['灰度能量：', num2str(gray_energy)]);
disp(['灰度峰度：', num2str(gray_kurtosis)]);
disp(['相关度：', num2str(gray_corr)]);
disp(['对比度：', num2str(gray_contrast)]);
disp(['熵率：', num2str(gray_entropy_rate)]);