关于图像调和熵的Matlab编程
2016-05-04 10:22
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图像的信息熵能够反映图像信息的多少,其值越大,说明细节信息越丰富。但由于其基于对整幅图像的统计,所以有时无法准确反映两幅图像细节信息的差别。在比较图像之间的细节信息时,人眼往往是采用局部对照的办法,这样对比性才比较强,鉴于此,可以采用图像的局部熵,来反映图像的细节信息。
局部熵是指将图像分成若干小的区域,每个区域单独求熵,然后再把各个区域的熵累加起来。
图像的熵和局部熵都反映了图像的细节信息,但侧重点不同,前者侧重于整体,后者侧重于局部。为全面反映图像细节,综合考虑而者,这里提出图像的调和熵来描述图像细节信息的多少。图像调和熵的定义式如下:Ec=1/(1/Eg+1/El)
其中Eg表示整幅图像的信息熵、El表示图像的局部熵、Ec表示图像的调和熵。利用前面的计算信息熵的Matlab程序分别求出图像的熵和局部熵,从而可得到调和熵。
局部熵是指将图像分成若干小的区域,每个区域单独求熵,然后再把各个区域的熵累加起来。
图像的熵和局部熵都反映了图像的细节信息,但侧重点不同,前者侧重于整体,后者侧重于局部。为全面反映图像细节,综合考虑而者,这里提出图像的调和熵来描述图像细节信息的多少。图像调和熵的定义式如下:Ec=1/(1/Eg+1/El)
其中Eg表示整幅图像的信息熵、El表示图像的局部熵、Ec表示图像的调和熵。利用前面的计算信息熵的Matlab程序分别求出图像的熵和局部熵,从而可得到调和熵。
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