计算屏蔽多通道 Matlab 图像中的像素协方差

Question

我有一个 RGB 图像，称之为 img，表示为大小为 (100,200,3) 的双精度数组

我有一个二进制掩码（称之为 mask），这是一个逻辑大小为 (100,200) 的数组。

我想知道屏蔽区域的平均像素值。 我还想知道该区域中像素值的完整 (3x3) 协方差矩阵。

现在，如果这是一个单通道（而不是 3 通道）图像，我可以简单地执行以下操作：

mean(img(mask(:)))
std(img(mask(:)))

在循环中为每个通道执行类似的操作，拉出值，然后构建一个大型 3xN 矩阵（其中 N 是 mask 中“true”的数量，最后用mean和cov对该矩阵进行操作，我很好奇是否有一种无需循环的方法。

Answer 1

将您的蒙版复制到三维并像平常一样应用它。然后，只需将矢量输出重新整形为一个矩阵，其中掩模中的每个像素对应一行，每个颜色通道对应一列。下面是一个使用内置图像的示例：

% Load image
X = imread(('board.tif'));
X_size = size(X);

% Make mask
mask = zeros(X_size(1:2));
mask(250:251, 100:102) = 1;
mask = repmat(mask, [1 1 X_size(3)]);
mask = logical(mask);

% Apply mask to image
X_data = X(mask);
X_data = reshape(X_data, [length(X_data)/X_size(3) X_size(3)]);

% Compute stats
mean(X_data)
cov(double(X_data))

现在，只是为了检查一下，如果我们检查原始图像 X 中掩码内的第一个像素，

>> X(250, 100, :)

ans(:,:,1) =

  144


ans(:,:,2) =

  125


ans(:,:,3) =

  123

它应该等于 X_data< 中的第一行/代码>：

>> X_data

X_data =

  144  125  123
  128  138  135
  180  186  184
   60   68   70
   38   42   26
   55   49   44