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图片的信息熵
图片的信息熵
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2013-11-24
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利用MATLAB工具，来分析一张图片的信息熵。
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图像信息熵_信息熵_图像二维熵_图像；一维信息熵；二维信息熵；互信息_
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输入彩色图像，转化为灰度图像后，进行图像信息熵（一维和二维）、互信息等计算和对比分析。
图片信息熵检测
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基于MATLAB的图片信息熵检测，文件包含三幅测试用图片
图像信息熵计算
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基于MATLAB的图像信息熵计算，内含原始图像和结果图像
图像的信息熵MATLAB
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求图像的信息熵（MATLAB），对MATLAB的初学者帮助很大
求图像的信息熵matlab程序
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信息熵主要反映图像像素包含不同灰度值丰富程度的重要指标，信息熵可以帮助我们获取海量的图像信息。两者之间的关系是成正比的，图像的信息熵越大，表明信息融合的量越大，融合后的图像质量就越高。
IDL计算影像信息熵程序
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IDL计算影像均值、标准差、偏差指数、信息熵、平均梯度、光谱扭曲程度、相关系数的小程序。未封装的pro格式
图片信息熵及两幅图的互信息计算（含报告）
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顺便把自己的作业传上，仅供参考 源代码如下： a=imread('1.jpg'); b=imread('2.jpg'); a=double(a); b=double(b); [Ma,Na] = size(a); [Mb,Nb] = size(b); ......
灰度图图片熵的计算
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一阶、二阶熵，主要是用matlab实现灰度图的灰度值的计算，即读入一个图片的灰度值，然后计算其熵
计算灰度图像信息熵的方法
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计算灰度图像信息熵的方法，输入图像可以使灰度图或RGB图像。计算出来的信息熵，可以用来作为图像质量的判断依据之一。
图像处理评价信息熵
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图像评价，熵！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
图像信息熵
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function result=imgentropy(img) %img必须为灰度图像（2-D） %written by hangbing6174,CUMT
xinxishang.rar_信息熵_图像信息熵_图像的信息熵
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计算256x256灰度图像的信息熵，十分简单易懂
信息熵_C++_图像信息熵C++_
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使用C++读取图像中的信息熵以便于更好的理解
信息论 图片信息熵等计算
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是信息工程专业课程的大作业，里面的文档会详细介绍每个文件的用处
实验二信息熵与图像熵
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实验二信息熵与图像熵
图像信息熵 matlab M文件
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5星 · 资源好评率100%
有关于求取图像信息熵的matlab M 文件；虽然很简单，但可以为你省去那么一点时间。 共享改变未来！
code.rar_KL_互信息_信息熵_图片信息熵_散度
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求图片的信息熵，互信息，KL散度，只要把####.jpg换成自己的图片名称就行
计算一幅图像的信息熵代码MATLAB
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计算一幅图像的信息熵，注释易懂，实现方便
计算影像信息熵的IDL代码
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计算影像信息熵的IDL代码，以及均差等一系列数据
信息熵计算
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用idl计算图像的信息熵和梯度，对遥感图像融合有很大的意义
c# 算自信息量 计算各种信息量和熵
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自己写的计算信息量的小程序 对一个离散的无记忆信源，给定信源的输入概率分布，给定一个信道特性，计算各种信息量和熵，并计算信道容量。
ENVI/IDL实现每个波段信噪比计算
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ENVI/IDL实现每个波段信噪比计算，基于局部方差法估算遥感影像的每个波段信噪比。
基于IDL的小波分析程序
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基于IDL的小波分析程序，支持Morlet,Paul,DOG三种基小波，包括局部小波分析，全局小波分析，显著性检验，COI等。
信息熵函数
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这是一个比较实用的信息熵函数，可以用于语音信号处理等方面
最大信息熵
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最大信息熵运行代码，可实现阈值分割法的信息熵改进方法实现
信息熵程序
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信息熵程序下载！信号处理，图像处理，基于小波变换 之后的连续特征提取，可以作为一个后续的工作，对信息的敏感度特别有效，希望能够采纳，提取信号特征有用，采纳，采纳，很实用很实用很实用很实用。
Imentropy.m信息熵
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信息熵∞∞是指图像所包含的信息量，最早在1948年由shannon提出，并以这一概念作为衡量信息度量的参数。对于一幅灰度级数为256的数字图像，设其大 小为MXN，则信息熵的计算如下：①首先对整幅图像中每一级灰度的像素数做统计记录。②归一化处理每级灰度的像素数，即用像素数除以MXN，得到概率p(i)。③根据信息熵公式计算出图像信息熵值 对于数字图像而言，若图像的信息熵值越大，说明图像显示的细节信息
信息熵——先农熵
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NULL 博文链接：https://irwenqiang.iteye.com/blog/1190039
熵与信息熵
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熵的概念最早起源于物理学，主要使用宏观形式（克劳修斯形式）即任何可以自发进行的过程中，恒温热Q和温度T的比值永远是一个正值。 Shannon在通信的数字原理一书中把信息定义为消除不定性的东西。既然如此，那么信息量就可以用被消除的不定性的大小来表示。而这种不定性是由随机性引起的，因此可用概率论方法来描述。这就是Shannon信息熵方法的基本思想。
信息熵值entropy.m
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信息熵，一维信号，二维图像等，计算新的信息熵值，来判断信号是否具有规律性，MATLAB，故障诊断算法等均会用到
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sunxiaolv
2015-01-08
资料很及时，很好，谢谢
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