图像灰度分布越均匀(各个灰度值的像素个数一致)& 图像灰度范围越大(N越大),图像的熵H=logN越大; 一副图像,当每个像素的灰度都不同时(灰度一致并且灰度范围N最大),此时的熵最大。
图像灰度分布越均匀(各个灰度值的像素个数一致)& 图像灰度范围越大(N越大),图像的熵H=logN越大; 一副图像,当每个像素的灰度都不同时(灰度一致并且灰度范围N最大),此时的熵最大。
图象的一维熵可以表示图像灰度分布的聚集特征, 却不能反映图像灰度分布的 空间特征,为了表征这种空间特征,可以在一维熵的基础上引入能够反映灰度分 布空间特征的特征量来组成图像的二维熵。 选择图像的邻域灰度均值作为灰度分布的空间特征量, 与图像的像素灰度组 成特征二元组,记为(i,j),其中 i 表示像素的灰度值(...
在图像信息熵公式中，概率p 是通过图像中每个像素值出现的相对频率来计算的。具体求解方法如下：定义像素值：设 x 表示图像中位置为 的像素值。计算总像素数：∑i,jx 表示图像中所有像素值的总和，即图像的总像素数。计算概率 p：概率 p 是指图像中位置为 的像素值 x 出现的相对频率。计算公式...
图像直方图，图像熵。1、图像直方图：图像直方图是一种统计方法，用于表示图像中每个像素灰度级别的频率分布。2、图像熵：图像熵是一种描述图像信息量的度量，反映了图像的复杂程度和随机性，图像熵越高，表示图像包含的信息量越大，图像的细节和内容越丰富。
熵指的是体系的混乱的程度,对焦良好的图像的熵大于没有清晰对焦的图像,因此可以用熵作为一种对焦评价标准。熵越大, 图像越清晰。 此算子即是计算区域内的一维熵,后再将熵值乘以32赋值给区域中心像素。 延申:图像的二维熵: 选择图像的邻域灰度均值作为灰度分布的空间特征量,与图像的像素灰度组成特征二元组,记为(...
读取图像并转换为灰度。 计算像素值的频率分布。 使用频率分布计算熵值。 代码示例 下面是一个完整的代码示例,展示了如何在PyTorch中计算图像的熵。 importtorchimporttorchvision.transformsastransformsfromPILimportImageimportnumpyasnpimportmathdefcalculate_entropy(image_path):# 读取图像,并转换为灰度图像image=Image....
当分布越均匀时，信息熵越大。清晰的图像具有更多的细节信息，在灰度上的表现就是灰度分布的直方图集中度...
图像熵的原理 在图像处理中,熵的概念可以被应用于图像的亮度分布、灰度直方图、图像纹理、图像边缘等方面。对于一张图像而言,它的熵可以表示图像的信息量,熵越大,则图像的信息量也就越大,图像也就越复杂。 在计算图像熵时,我们需要统计图像中每一个像素值出现的频率分布,然后利用公式计算出熵的值。在黑白图像中,...
Img_size=C*R; %图像像素点的总个数L=256; %图像的灰度级H_img=0;nk=zeros(L,1);for i=1:Cfor j=1:RImg_level=I(i,j)+1; %获取图像的灰度级 nk(Img_level)=nk(Img_level)+1; %统计每个灰度级像素的点数endendfor k=1:LPs(k)=nk(k)/Img_size; %计算每一个灰度级像素点所占的...