Image Matlab-如何测量二值图像中黑色的分散度？

我正在比较随机洒在白色背景上的彩色小颗粒的RGB图像。我目前的方法包括将图像导入Matlab，转换为二值图像，设置阈值，并强制其上方的所有像素为白色。接下来，我将计算黑色像素的百分比。在相互比较图像时，黑色像素百分比的测量非常好；但是，它没有考虑颗粒的分散程度。虽然两个不同图像的黑色百分比可能相同，但图像可能远非相同。例如，假设我有两个图像要比较。两者都显示15%的黑色像素。在一幅图片中，黑色像素在整个图像中随机分布。在另一幅图中，一束黑色像素位于一个角落，在图像的其余部分非常稀疏

为了比较两幅图像，我可以在Matlab中使用什么来量化黑色像素的“分布”程度

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我还没能在这件事上下定决心，需要一些帮助。非常感谢您的想法/答案。

我的想法基于理想gad理论/热力学中使用的平均自由程（）

首先，必须使用bwconncomp之类的工具分离前景对象

平均自由路径由区域中心之间的平均距离计算。对于n个区域，取所有n/2*（n-1）对，计算所有距离并求平均值。如果平均距离较大，则粒子分布良好。如果它很小，那么对象就靠得很近。

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您可能希望将结果的平均值乘以n，然后将其除以边长度，得到一个无量纲数。（与图像大小和粒子数无关）

找到了一个非常类似的问题的答案->

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基本上，您可以使用从中心点到每个黑色像素的平均距离作为色散的度量。

这是我将探讨的一个选项。我一直在研究一个叫做熵的函数。我的理解是，这是一个包含在图片中的随机性的统计度量。这与熵一起，正是医生所要求的。非常感谢！