%———求一维离散序列信息熵matlab代码 function Hx=yyshang(y,duan) %不以原信号为参考的时间域的信号熵 %输入:maxf:原信号的能量谱中能量最大的点 %y:待求信息熵的序列 %duan:待求信息熵的序列要被分块的块数 %Hx:y的信息熵 %duan=10;%将序列按duan数等分,如果duan=10,就将序列分为10等份 x_min...
%计算一副图像的熵%随机生成图像A=floor(rand(8,8).*255);[M,N]=size(A);temp=zeros(1,256);%对图像的灰度值在[0,255]上做统计for m=1:M; for n=1:N; if A(m,n)==0; i=1; else i=A(m,n); end temp(i)=temp(i)+1; endendtemp=temp./(M*N);%由熵的定义做计算result=0;...
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...
怎么用matlab计算图像熵 相关知识点: 试题来源: 解析 %---%求一幅数字图像的熵值%---I=imread('lena.bmp');%I=double(I);[C,R]=size(I); %求图像的规格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; %...
熵的公式本来不就是这样么,这里的p是归一化后的局部直方图。 这样运行的结果就正确了,和matlab系统提供的entropyfilt函数结果是一样的。 自己函数处理的 系统函数处理的 matlab代码如下: clear all; close all; clc; img=imread('lena.jpg'); [m n]=size(img); ...
图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它旨在将图像分割成具有特定特征的区域,以便对图像进行更精细的分析和处理。在图像分割的过程中,常常需要根据图像的特征来确定分割阈值,而图像的直方图熵法是一种常用的确定分割阈值的方法之一。 在本文中,我们将介绍基于遗传算法优化最佳直方图熵法(KSW熵法)实现图像二阈值...
求图像信息熵基于matlab图像的信息熵的程序 >> A=imread('C:\Users\dmin\Desktop\133194489.jpg'); >> [M,N]=size(A); temp=zeros(1,256); for m=1:M; for n=1:N; if A(m,n)==0; i=1; else i=A(m,n); end temp(i)=temp(i)+1; end end temp=temp/(M*N); result=0; for...
计算熵。 J = entropy(I) J = 6.9439 输入参数 全部折叠 I—灰度图像 数值数组|逻辑数组 灰度图像,指定为任意维度的数值数组或逻辑数组。entropy需要数据类型为double和single的图像的值在 [0, 1] 的范围内。如果I的值超出范围 [0, 1],则可以使用rescale函数将值重新缩放到需要的范围。
内容提示: %处理过后的图像 RGB_up=imread('存储路径'); imf=RGB_up; df=double(imf); %进行融合影像评价时使用,原图像 RGB=imread('存储路径'); immul=RGB; dmul=double(immul); r=df(:,:,1); g=df(:,:,2); b=df(:,:,3); R=dmul(:,:,1); G=dmul(:,:,2); B=dmul(:,:,3)...
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...