MATLAB中RGB通道图像的resolution、median等统计量计算异常排查

嘿，我来帮你搞定这个MATLAB图像统计量计算的问题！

你遇到的median和四分位数输出大量数值的问题，本质是MATLAB的统计函数默认按列计算。比如你的R通道是一个M×N的二维矩阵，直接调用median(R)时，函数会对每一列单独计算中位数，最终返回一个1×N的数组——这就是你看到一堆数值的原因。四分位数的问题逻辑完全一致，quantile(R, 0.25)同样默认按列处理每一列的数值。

要得到整个RGB通道（整个二维矩阵）的统计值，你需要让函数对所有元素计算，这里有两种靠谱的方法：

方法一：扁平化矩阵（兼容所有MATLAB版本） #

把二维通道矩阵转成一维向量后再计算，这是最稳妥的方式，不管你用哪个版本的MATLAB都能行：

close all; clc; clear all;

% 导入图像并拆分RGB通道
img = imread('你的图像路径.jpg'); % 替换成你的图像路径
R = img(:,:,1); 
G = img(:,:,2); 
B = img(:,:,3);

% 计算全局中位数
median_R = median(R(:));
median_G = median(G(:));
median_B = median(B(:));

% 计算下四分位数（Q1）、上四分位数（Q3）
q1_R = quantile(R(:), 0.25);
q3_R = quantile(R(:), 0.75);
q1_G = quantile(G(:), 0.25);
q3_G = quantile(G(:), 0.75);
q1_B = quantile(B(:), 0.25);
q3_B = quantile(B(:), 0.75);

方法二：使用'all'维度参数（MATLAB R2018b及以上版本） #

如果你的MATLAB版本比较新（R2018b+），可以直接指定函数对所有元素计算，代码更简洁：

% 全局中位数
median_R = median(R, 'all');
% 全局四分位数
q1_R = quantile(R, 0.25, 'all');
q3_R = quantile(R, 0.75, 'all');

四分位距就是上四分位数减去下四分位数，用上面得到的Q3和Q1直接相减就行：

iqr_R = q3_R - q1_R;
iqr_G = q3_G - q1_G;
iqr_B = q3_B - q1_B;

和中位数、四分位数一样，mode()函数默认也按列计算，所以同样用扁平化或'all'维度来获取全局众数：

% 方法一：扁平化
mode_R = mode(R(:));
% 方法二：指定'all'维度
mode_R = mode(R, 'all');

图像的分辨率就是它的尺寸（宽×高），用size()函数就能直接拿到：

[img_height, img_width, ~] = size(img);
% 通常分辨率表示为 宽×高，比如1920×1080
resolution = [img_width, img_height];

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Franta