matlab影象增強的評價標準（背景方差、目標方差）很多**裡用dv和bv對影象增強的效果進行評價，如何計算背景區域的區域性方差和目標(細節)區域的區域性方差？
bv-dv值的評價方法是把影象的畫素分別分成背景畫素和前景畫素。對於乙個畫素，其領域灰度值的方差小於乙個閾值t，則這個畫素被歸到背景畫素中；相反，如果大於閾值t則被歸到前景畫素當中。所有背景畫素領域的方差的平均值就是bv值，所有前景畫素領域的方差的平均值就是dv值。
好的影象增強方法，會使得增強後的影象與原影象相比，bv值相差不大，而dv值會增大很多，而且越大越好。因為bv表徵的是影象的背景，增強後的背景應該與原影象保持一致。dv表徵的是影象的細節，dv值增大了，說明細節更豐富了。
所以，對於增強影象細節，突顯區域性資訊的增強演算法，用此方法來做為評價標準，往往會取得令人比較滿意的結果。dv和bv的計算方法如下：(1)利用3×3或5×5的滑動視窗計算圖中各畫素的區域性方差，然後利用一定的方法確定閾值t。
區域性方差大於t的畫素屬於細節區(標記為1)，而區域性方差小於t的畫素屬於背景區(標記為0)。細節區畫素的區域性方差均值即為原圖的dv值，背景區畫素的方差均值即為原圖的bv值。
(2)將標記為1的畫素的區域性方差累加在一起並除以細節區畫素數，便得到處理後影象的dv值。將標記為o的畫素的區域性方差累加在一起並除以背景區畫素數，便得到處理後影象的bv值。
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