图像处理中的熵、能量、均值、偏度、方差、惯性和峰度有什么区别？
What is the difference between entropy, energy, mean, skewness, variance, inertia and kurtosis in image processing?
我正在看《医学影像领域的特征提取》，尤其是脑肿瘤检测方面的，我发现上面的特征提取，我不明白它们之间的区别。
可以从共生矩阵 (C) 计算出的各种特征是惯性（对比度）、绝对值、逆差、能量和熵。 Contrast是2阶元素差矩，当C的高值在主对角线附近时，其值相对较低。当共生矩阵中的所有值都相等时，能量值最高。 (西格玛 (i) 西格玛 (j) cij^2)。图像的熵是图像灰度级随机性的量度。 ( -1*Sigma(i) Sigma (j) cij^2 * log cij^2（以 2 为底））
我正在看《医学影像领域的特征提取》，尤其是脑肿瘤检测方面的，我发现上面的特征提取，我不明白它们之间的区别。
可以从共生矩阵 (C) 计算出的各种特征是惯性（对比度）、绝对值、逆差、能量和熵。 Contrast是2阶元素差矩，当C的高值在主对角线附近时，其值相对较低。当共生矩阵中的所有值都相等时，能量值最高。 (西格玛 (i) 西格玛 (j) cij^2)。图像的熵是图像灰度级随机性的量度。 ( -1*Sigma(i) Sigma (j) cij^2 * log cij^2（以 2 为底））