图像所有像素减去平均灰度值,并取其绝对值进行相加matlab

为2时,是黑白图像,黑就是0,白是255,所以只是0和255,而不是0和128或127和255,127、128都是灰度图,不是黑白图中.黑白图中只有0和255（本质上是0和1）再问：那3的时候是哪个几

比如A是灰度图像矩阵max(A(:))

1字节=8位2进制=256

假设A是图像所代表的矩阵,value为某一灰度值,num为图像A中该灰度值的像素个数,则有：[r,c]=find(A==value);num=length(r);或者num=sum(sum(A==va

遍历图片中所有的像素值,并进行处理

平均值就不说了,方差反应图像的高频部分的大小；如果一幅图片看起来灰蒙蒙的,那方差就小；如果看起来很鲜艳,对比度很大,那方差就大；均值就是平均水平,比如你把电视机的亮度调高了,那均值就变大,但方差没变；

如果是8位,那么范围就是0~2^8-1=255,2^8表示2的8次方补充：范围是0-255,256级灰度.8位的意思是使用8位二进制数表示灰度,8位二进制最小的是00000000=十进制0最大的是11

clcclearallI=imread('E:\图像处理\DIP\dip9\CT.jpg');[M,N]=size(I);figure(1);imshow(I);title('原始图像');y=mea

matlab把真彩图转换为灰度图,也是通过公式实现的R=G=B=0.3R+0.59G+0.11B所以不需要先转换成灰度图像,可以直接通过三个通道的灰度值直接计算.不过不知道你计算出平均灰度有什么用途?

感觉没有直接关系.　　灰度级是指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别,在彩色显示器中表现为颜色的不同,灰度级越多,图像层次越清楚逼真.　　所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别,在彩色显示器中

是的,如果是灰度图的话,如果是彩色图,则矩阵是3维矩阵,存储的是每个像素的r,g,b的值

对多波段经行分类处理------对于每个波段,赋予相应类别在这个波段的平均灰度值-------然后你说要融合,你确定是融合,不是把各个波段在叠加成多波段?融合的目的是使低分辨率的影像具有高分辨率的同时

I=imread('D:\matlab7.1\toolbox\images\imdemos\cameraman.tif');[M,N]=size(I);forii=1:2forjj=1:2ima{ii

程序我写不了,但是我觉得你可以看看书本上的例子,或者直接去专业网站搜,或许比这有收获

显示图片中每个像素点的灰度值#include"cv.h"#include"highgui.h"#includeusingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv)

用这个函数：voidcvNormalize(constCvArr*src,CvArr*dst,doublea=1,doubleb=0,intnorm_type=CV_L2,constCvArr*mas

我觉得进行均衡化就行再问：怎么均衡化啊，具体的实现代码是什么啊？谢谢！再答：I=imread('yixue5.jpg');I12=rgb2gray(I);I1=histeq(I12);figure;s

梯度算子就可以了I=rgb2gray(im);%调用自编函数读取图像,并转化为灰度图象；[height,width]=size(I);%预处理I_edge=zeros(height,width);%创

假设阈值为d,灰度值大于d作为目标,灰度值小于d的作为背景；扫描图像的灰度矩阵,将灰度值大于d的所有像素的灰度值相加得h1,并记录所有灰度值大于d的像素的个数N1,则目标部分的平均灰度值为：h1/N1

只有255的话,那这幅图像就是纯白的