如何计算图像中每个块的标准偏差

【问题标题】：How can I calculate standard deviation for every block in an image如何计算图像中每个块的标准偏差
【发布时间】：2013-09-27 08:08:10
【问题描述】：

我正在尝试使用this example from the docs 计算图像中每个 8x8 像素块的标准偏差，但在这种情况下我不能很好地使用它，所以任何人都可以帮我计算每个块的标准差。

 fun = @(block_struct) std2(block_struct.data) * ones(size(block_struct.data))
 I2 = blockproc('moon.tif',[8 8],fun);
 figure;
 imshow('moon.tif');
 figure;
 imshow(I2 , []);

【问题讨论】：

您好，以后您可以只编辑您之前的问题，而不是重新提问。这个有更多细节，所以我要投票结束你的前一个。
你的代码到底有什么问题？你得到的结果有什么问题？

标签： image-processing std matlab

【解决方案1】：

我怀疑你想要nlfilter（或colfilt 和'sliding' 选项）。使用blockproc，它将图像分割成不同的块不重叠，并通过复制它计算的标准偏差值来写入块。使用nlfilter，它是一个滑动窗口，因此您可以获得平滑的输出图像。

nlfilter 的语法不同，所以应该这样应用：

Iout = nlfilter(imread('moon.tif'),[8 8],@std2);

或者，您可以使用colfilt 来获得更好的性能：

Iout = colfilt(double(imread('moon.tif')),[8 8],'sliding',@std);

【讨论】：

这是一项很好的工作，但我仍然无法用真正的功能替换 @std2 对不起，我不知道如何
在这种情况下没有区别，但您可以像上面一样使用blockfilt。