图像区分平坦区域、边缘、角点区域：

像素组织而成的矩阵如下：

，其中Ix和Iy为原图像在x和y方向求得的偏导，然后求矩阵E的行列式K和迹H，后根据K和H的关系就能区分图像的区域模式了。

平坦区域：H=0
边缘区域：H>0&&K=0
角点区域：H>0&&K>0

MATLAB代码：

clear all; close all; clc;

img=double(imread('lena.jpg'));

[m n]=size(img);

imshow(img,[])

[Ix Iy]=gradient(img);

Ix2=Ix.^2;

Iy2=Iy.^2;

Ixy=Ix.*Iy;

k=1;

lambda=zeros(m*n,2);

for i=1:m

for j=1:n

st=[Ix2(i,j) Ixy(i,j); Ixy(i,j) Iy2(i,j)]; %结构张量

K=det(st); %求行列式

H=trace(st); %求迹

%所有的判断都是近似的

% if H<50 %认为是平坦区域

% if H>50 && abs(K)<0.01*10^(-9)%认为是边缘区域

if H>50 && abs(K)>0.01*10^(-9) %认为是角点区域

img(i,j)=255;

end

lambda(k,:)=[K H];

k=k+1;

end

end figure;

plot(lambda(:,1),lambda(:,2),'.');

ylabel('trace');xlabel('det');

figure; imshow(img,[])

学位论文《工业CT断层图像重建及三维可视化技术》

多窗口局部分形特征的目标分割方法研究

图像信息熵

图像信息熵是一种统计形式，反映了图像中平均信息量的多少。在图像邻域中局部信息熵和强度变化有关。图像局部信息熵越小，说明该区域为平滑区；纹理和边缘越丰富的区域，局部信息熵越大。

其中，为以某一像素点为中心且以w=m*m为窗口大小的局部信息熵，为窗口中的灰度级出现的概率。

若有错误，请指正。

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