描述图像全局信息的方法

直方图

我之前写的博客

共生矩阵

一篇很详细的博客

• 共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。
• 图像的灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数，它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性，来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。

积分图像

积分图是一种能够描述全局信息的矩阵表示方法，其构造方式是积分图像上位置$（i，j）$处的值$ii（i，j）$是原图像$（i，j）$左上角方向所有像素的和。

$ii(i, j)=\sum_{k \leq i, l \leq j} f(k, l)$