在图像匹配中使用偏度和峰度函数答案

【问题标题】：Using skewness and kurtosis functions in image matching在图像匹配中使用偏度和峰度函数
【发布时间】：2011-06-27 19:41:33
【问题描述】：

我在图像检索系统中使用图像颜色直方图的偏度和峰度函数作为统计颜色特征，然后使用这些特征在两个图像之间进行比较以检索相似图像....但是我得到了“NaN”值一些导致图像检索过程出错的结果：

S=double(imread('im.jpg'); R=S(:,:,1)/64； R1=地板（R）； G=S(:,:,2)/64； G1=地板（G）； B=S(:,:,3)/64; B1=地板（B）； [rr cc c]=尺寸（R1）； ImageHist = 零（4,4,4）；对于行 = 1 :rr 对于 col = 1:cc ImageHist(R1(row,col)+1, G1(row,col)+1,B1(row,col)+1)= ImageHist(R1(row,col)+1, G1(row,col)+1, B1(行,列)+1)+1; 结尾结尾 ImageHist = ImageHist/(rr*cc);

然后我将峰度计算为：

QKurColHis = kurtosis(ImageHist);

我对第二个函数做同样的事情（偏度）

颜色直方图是否适合用这个函数来提取颜色特征？然后在图像检索中使用它？

如果没问题，我该如何纠正这个错误，如何从我的 mat.file 中删除 NaN 值？

我想将这些功能用作彩色图像之间匹配的图像特征...请任何人帮助我解决这个问题？

【问题讨论】：

确实，你提出问题，接受答案，但什么也不回
至少，您应该对自己的问题提出好的答案。你确实有这方面的声誉。
嗨 Dima.... NaN 值？谢谢

标签： matlab colors computer-vision histogram

【解决方案1】：

我不知道内置峰度函数是如何工作的，但可能是您必须为其提供向量而不是 3D 矩阵作为输入

kurtosis(ImageHist(:))

除了 NaN 问题之外，峰度和偏度还为您提供有关 ImageHist 中数据统计分布的一些信息，因此它们可以被视为一些图像特征。但它们在图像匹配方面的表现如何很难说。

【讨论】：