m=mean(mean(I)) % 按行按列求均值
用这个来测试以下，就明白了：
a=[1 2 3;4 5 6]
mean(a)
mean(mean(a))
im=imread('c:\1.jpg');
avg_value=mean(im(:))本回答被提问者和网友采纳
matlab中,有幅灰度图像,对所有元素灰度值求个平均值
clear allI=imread('E:\\图像处理\\DIP\\dip9\\CT.jpg');[M,N]=size(I);figure(1);imshow(I);title('原始图像');y=mean(x,1);yz1=(y(1)+y(2))\/2 ; %求均值,单阈值分割I1=I;for i=1:M for j=1:N if I1(i,j)<yz1 I2(i,j)=I1(i,j); else I3(i,j)=I1(i,j); end e...
请问如何利用matlab提取一幅图像的所有灰度值,并计算均值,方差,CV 值...
读入rgb图像——I=imread(...);然后转换成灰度图像——I=rgb2gray(I);计算均值——mean(mean(I));计算方差——var();
matlab中如何计算一个区域的像素平均值
先把一副灰度图象myPicture.jpg图像放到你当前工作目录下，然后直接加载：本程序的计算一副图象矩阵中左上角3*3个像素的平均值，你可以比猫画虎地按照需要改区域。I=imread('myPicture.jpg'); %加载图像并存储在I变量 startX=1; % 看你选多大区域,这是起始点横坐标,可以改变它 startY=1; % ...
matlab 如何计算一幅图像中某一灰度值的像素个数
1、第一步，打开需要处理的图像，然后编写以下代码，见下图红框标注处，转到下面的步骤。2、第二步，执行完上面的操作之后，可以看到图像均衡的图片，见下图，转到下面的步骤。3、第三步，执行完上面的操作之后，画出平衡图片的直方图，在平衡前后对图片进行比较，见下图。这样，就解决了这个问题了。
matlab中灰度图像矩阵的大小问题怎么操作?
灰度图像加模糊的方法很多，最简单的是用均值滤波，而不是乘以矩阵。请看imfilter函数。加噪声用imnoise函数。如果数据是二维整数，当两个实现不能通过几个代表性的数据说明问题的时候，可以尝试将所有的数据都运行出来，然后相互比较，最后用matlab矩阵灰度图表示。矩阵灰度图的X轴和Y轴，就是二维数据。
matlab 图像融合后 怎么求图像的均值,标准差啊?
说明：该程序的作用是计算输入图像img的平均梯度值AVEGRAD 平均梯度值可以衡量图像细节反差表达的能力，是图形融合结果的一个评价算子之一 function AVEGRAD=avegrad(img)this function is used to calculate the average gradient of an image.editor: denghaibo Email:denghblzu07@gmail.com date : 2009...
MATLAB图像处理:41:使用imfilter功能滤波灰度和真彩(RGB)图像
首先，加载灰度图像至工作区。显示原始图像。创建一个标准化的 5×5 均值滤波器。利用 imfilter 函数，将滤波器应用到灰度图像上。展示处理后的图像。对 RGB 图像执行类似操作：将 RGB 图像载入工作区。定义包含相等权重的均值滤波器，用于增加图像模糊效果。使用 imfilter 对 RGB 图像进行滤波，并展示...
如何用MATLAB把bmp格式变成灰度图像
楼上回答正确，其实还可用更为简单的方法，此为图像处理中的基础，举简例说明。\\x0d\\x0a假设你需将名为face1.bmp的彩色图转换为face2.bmp的灰度图，代码如下：\\x0d\\x0aimageName=strcat('face1.bmp');%获取图像名称\\x0d\\x0aI=imread(imageName);%读取彩色图像\\x0d\\x0aJ=rgb2gray(I);...
Matlab 灰度图像的阈值分割 不设定阈值的话matlab自动设定的阈值是多...
首先你的这个图是灰度图，只有在灰度图上才能进行二值化分析，看来楼主是小白喽im2bw(A1);这个命令其实省略了一步。全部的应该是im2bw(A1,level);而这个level就是系统默认的二值化阈值，他的值是由系统自带的函数level = graythresh(A1); 处理而得来的，你要是想看看graythresh函数那么你直接type ...
请高手帮忙编一段图像分割和特征提取的小程序。
可以给你一个vc的程序，matlab实现起来也很简单。黑像素在里边是灰度0，你把灰度值为0的数目提取出来然后比上总的就行了
