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,...
图像熵是一种特征的统计形式,它反映了图像中平均信息量的多少。图像的一维熵表示图像中灰度分布的聚集特征所包含的信息量,令Pi 表示图像中灰度值为i的像素所占的比例,则定义灰度图像的一元灰度熵为: 1.png 其中Pi是某个灰度在该图像中出现的概率,可由灰度直方图获得。 图像的二维熵:和一维熵相比,增添了灰度的空...
视觉图像:熵计算-全局熵 vs 局部熵,绪:图像熵反映了图像包含的信息量:①当图像为纯色图时白或黑,只有一个灰度值,此时熵最小,H=0,图像的信息量为0;因为图像为纯色时,说明图像不包含任何地目标,信息量为0;②当图像包含N个灰度值时,即图像每个像素的灰度值都不同,
1)当图像为纯色图时(纯白,纯黑图),图像只包含一个灰度值,此时熵最小,H=0(见定理3),图像的信息量为0。 因为图像为纯色时(灰度为一个值),也就说明图像不包含任何地物目标,信息量为0。(类似于空白地图) 2)当图像包含N个灰度值时,即图像每个像素的灰度值都不同,此时熵最大,H=logN,图像的信息量最大。
採用上述计算公式:压缩率 C = 8/1.81=4.42 ; 编码冗余 R = 0.774 ;图像的熵 H = 1.6614 比特/像素; 4.保真度 对图像採用某种算法进行了有损压缩,必定导致信息的丢失。为了评估信息的损失。能够採用均方根误差e_rms、均方信噪比SNR_ms等衡量。
1 图像二维熵 图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低,熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多,反之熵值(H)越小,则图像包含的信息越少。对于图像信息量,可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大。二维熵公式如下所示: ...
根据式子,图像熵的最小值为0最大值为16.6355,图像熵随着图像中颜色值分布的平均程度而单调递减。voidResult::pictureData(Mat*Tu,intdiv,vector<double>*Ri,vector<double>*Gi,vector<double>*Bi){intrown=(*Tu).rows;intcoln=(*Tu).cols;inti=0;inta=0,b=0,c=0;#pragmaompparallelforfor(i;i<=rown...
熵: 压缩率: 编码冗余: Python代码定义 我来试一试: 原理介绍 编码冗余: 对于图像来说,可以假设一个离散随机变量表示图像的灰度级,并且每个灰度级(rk)出现的概率为pr pr(rk)=nk/nk=0,1,2,…,L−1 这里L是灰度级数,nk是第k个灰度级在图像中出现的次数, n是图像中的像素总数。 平均比特数: 对应一张...
图像熵（image entropy）是图像“繁忙”程度的估计值。定义 图像熵表示为图像灰度级集合的比特平均数，单位比特/像素，也描述了图像信源的平均信息量。对于离散形式的二维图像，其信息熵的计算公式为：对于上式，其中，pi 为每一灰度级出现的概率。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...