如何通过 matlab 找到图像的平均绝对偏差答案

【问题标题】：How I can find Mean Absolute Deviation for image by matlab如何通过 matlab 找到图像的平均绝对偏差
【发布时间】：2016-07-06 14:28:09
【问题描述】：

如果我有这个尺寸为 240x180 的图像，并且我想使用 Matlab 从原始图像中找到每个子图像 (20x20) 的平均绝对偏差 (MAD)，所以我必须在最后提取 108 个结果，我知道MAD 的概念是通过为每个 20x20 子像素求均值，然后求出每个像素与计算均值之差的绝对值之和。

我开始用这个暗淡（20x20）将图像（240x180）划分为子图像，我必须有108个子图像但结果只包含84个块我不知道为什么，你可以看看到以下代码：

>> I = imread('myimage-path')
>> %the size of image 180x240
>> [r,c] = size(I);
>> bs = 20; % size of block
>> nsb = (r/bs) * (c/bs); % total number of block ( 108 block )
>> %Dividong the image into 20x20 block 
>> kk=0;
>> for i=1:(r/bs)
  for j=1:(c/bs)
    Block(:,:,kk+j)=I((bs*(i-1)+1:bs*(i-1)+bs),(bs*(j-1)+1:bs*   (j-1)+bs));
  end
  kk=kk+(r/bs);
  end

然后我定义了一个空数组来存储这个数组中的所有 108 个块，以完成我在这些块上的工作

>> allBlocks = [[],[],[]]
>> for h=1:84
allBlocks(:,:,h) = Block(:,:,h);
end

>> size(allBlocks)
>> % result 20 20 84

【问题讨论】：

标签： matlab image-processing mean image-recognition

【解决方案1】：

在这种情况下你可以使用 Distinct 块处理函数

【讨论】：

【解决方案2】：

以这种方式看待这个问题！
1.创建一个函数MAD(接受一个iamge)
2. 制定 2 个循环，将窗口（或子图像或模板）传递给您的函数。您可以使用 : 运算符为您的子图像提供范围。
3. 您可以制定一个 3-D 数组来存储尺寸为 20x20X180 的输出。
4. 祝你好运！！
保重！！

【讨论】：

我开始像帖子中的上述代码一样将图像划分为子图像，我只得到 84 块但我应该有 108 块我不知道在这种情况下有什么问题跨度>

【解决方案3】：

我认为当您在第二个循环中进行划分时 kk=kk+(r/bs) (r/bs) 给出了一些 r 和 bs 的舍入值，因此不会以应有的方式累加 k 的值

【讨论】：