信息熵在图像分割中的应用毕业论文

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信息熵在图像处理中的应用

信息熵在图像处理中的应用图像处理作为计算机视觉和图像识别领域的重要技术之一，一直是研究和应用的热点。

而信息熵作为一种评估信息量的重要指标，也被广泛应用于图像处理中。

本文将探讨信息熵在图像处理中的应用，并探讨其原理和效果。

信息熵是信息论中的概念，用来描述一组数据中所包含的信息量大小。

在图像处理中，信息熵可以通过计算图像的灰度分布来获得。

通过统计一幅图像中所有像素的灰度级别及其对应的像素数，可以得到一个灰度直方图，进而计算出图像的信息熵。

在图像处理中，信息熵可以用来评估图像的复杂度和信息量大小。

一个高熵的图像意味着图像中包含了大量的信息和细节，而低熵的图像则相反。

通过计算图像的信息熵，可以帮助我们理解一幅图像的特性和内容，从而进行更深入的图像分析和处理。

信息熵在图像处理中有许多应用。

首先，信息熵可以用来评估图像的清晰度。

一幅清晰度高的图像往往包含了丰富的细节和高频信息，因此其信息熵也相对较高。

而模糊或者含有噪声的图像则会导致信息熵的降低。

通过计算图像的信息熵，我们可以客观地评估图像的清晰度，从而进行相应的图像增强或者去噪处理。

其次，信息熵可以用于图像分割和目标检测。

在图像分割中，利用图像的信息熵可以帮助我们找到分割点，对图像进行分割并提取其中的目标区域。

在目标检测和识别中，利用图像的信息熵可以帮助我们提取图像中的关键特征，从而实现对目标的自动检测和识别。

此外，信息熵还可以应用于图像压缩和编码。

在图像压缩中，我们可以利用信息熵来评估图像的冗余程度，从而实现对图像的有损或者无损压缩。

在图像编码中，信息熵可以用来指导编码器的设计，帮助我们更高效地对图像进行编码和解码。

虽然信息熵在图像处理中有着广泛的应用，但是也存在一些限制和挑战。

首先，计算图像的信息熵需要统计图像的灰度分布，这个过程在大规模图像数据处理中可能会面临计算效率的问题。

其次，信息熵只能反映图像中像素级别的信息，而无法捕捉到图像中的结构和上下文信息。

图像熵

OpenMp
（1）、OpenMP只能并行化for循环，它不会并行while和 do-while循环，而且只能并行循环次数在for循环外面就确定了的for循环。（2）、循环变量只能是整型和指针类型（不能是浮点型）
OpenMp使用
（3）、循环语句只能是单入口单出口的。循环内部不能改变index，而且里面不能有goto、break、return。但是可以使用continue，因为它并不会减少循环次数。另外exit语句也是可以用的，因为它的能力太大，他一来，程序就结束了。
double Result::result(Mat* Xiang,vector<double>*Rp,vector<double>* Gp,vector<double>* Bp,vector<double>* Ri,vector<double>* Gi,vector<double>* Bi) { double E=0,Er=0,Eg=0,Eb=0; double all=(*Xiang).cols*((*Xiang).rows); int j=0; #pragma omp parallel for for(j;j<256;j++){ pictureData(Xiang, j, Ri, Gi, Bi);} #pragma omp parallel for int k=0; for(k;k<256;k++){ (*Rp).at(k)=(*Ri).at(k)/all; (*Gp).at(k)=(*Gi).at(k)/all; (*Bp).at(k)=(*Bi).at(k)/all; if( (*Rp).at(k)==0) { (*Rp).at(k)=1;} if((*Gp).at(k)==0) { (*Gp).at(k)=1;} if((*Bp).at(k)==0) { (*Bp).at(k)=1;} Er+=(*Rp).at(k)*log((*Rp).at(k)); Eg+=(*Gp).at(k)*log((*Gp).at(k)); Eb+=(*Bp).at(k)*log((*Bp).at(k)); }

一种新信息熵及其若干性质

１１划分的信息熵函数．
若ＰＡＲＴ是所有有限集的划分的集合，划分则的信息熵函数定义为：
Ｈ：ＰＡＲ丁一Ｒ（）１
ＡｓｃｔｎＩｄｘｒ等的研究。文献Ｅ－出了一ｓｏｉｉｅ）ａｏｎ４ｓ提Ｉ种新的信息墒Ｈ，并成功应用于图像分割处理，．该信息熵与香农熵的区别在于：。ｅ的指数函Ｈ。以．数：画不确定性，来刻而香农熵以对数函数来刻画不确定性，文中我们对使用Ｈ来刻画系统不确定本性的合理性进行了理论分析，设计基于Ｈ的启为．发式搜索准则提供了理论基础。
关键．ｊ息熵；不确定性；划分
中分类号：Ｉ２ＴＰ８
文献标识码：ＡｎＣｌ ∈ ，ｎＣ≠ ）显然，ｃ∈ ＰＲＴ（）ＡＡ。ＡＣ。定义４若丌 ∈ ＰＡＲＴ（， ∈ ＰＡ）ＡＲＴ（，Ａ）丌＝Ａ１Ａ２ … ，）一｛。２ … ，，则；＝｛，，Ａ，Ｂ１Ｂ，Ｂ）
丌Ａ＝丌１ … ＋Ｂ：Ｂ＋＝一１ … ＋＋。
０引言
系统的不确定性度量一直以来是知识处理领域的基础问题，经典的香农熵（ｈｎｏｎｒｐ）１Ｓａｎｎｅｔｏｙ［给出了对系统结构的不确定性度量，并得到广泛使用。同时，有大量的研究人员致力于非香农熵（ｏ — ｈｎｏｎｒｐ）定义，包括：Ｒ６ｙｎｎＳａｎｎｅｔｏｙ的ｎｉ熵（６ｙｎｒｐ［、Ｇｉｉ数（ｉｉｎｅ口、Ｒｎｉｔｏｙ）２ｅ３ｎ一系Ｇｎ－ｄｘ）］ｉＧｏｄｎＫｒｓａｏｍａ－ｕｋｌ关联系数（ｏｍａ－ｕｋｌＧｏｄｎＫｒｓａ

信息论在图像处理中的应用研究

信息论在图像处理中的应用研究近年来，随着图像处理技术的迅猛发展，人们对于如何更好地利用信息论方法来优化图像处理过程与结果产生了浓厚的兴趣。

信息论作为一门独特的数学理论，不仅在通信和计算机科学领域发挥了重要作用，也在图像处理中得到了广泛应用。

本文将重点探讨信息论在图像处理中的应用研究，并讨论其在图像压缩、图像增强和图像恢复等方面的具体应用。

一、图像压缩中的信息论应用图像压缩是图像处理领域中的一个重要研究方向。

通过压缩图像数据，可以在仅占用较小存储空间的基础上，实现高质量的图像传输和存储。

信息论方法为图像压缩提供了强有力的理论基础。

首先，我们可以从信息熵的角度来考虑图像压缩。

信息熵是信息论中用来衡量随机变量（如像素值）不确定度的指标。

对于一幅图像而言，其像素分布在各个像素值上可能存在不均匀性。

信息熵的概念可以帮助我们理解这种不均匀性，并借助于有损压缩算法，将图像中信息较低的部分进行舍弃，从而实现图像的压缩。

常见的图像压缩算法，如JPEG压缩算法，利用了信息熵的概念，通过对图像数据的变换和量化来减小图像的信息熵，从而实现图像的有损压缩。

其次，信息论中的编码原理也广泛应用于图像压缩中。

在图像压缩的过程中，编码用来将原始数据转化为紧凑的码字，以减小数据的冗余度。

香农编码是信息论中最为著名的编码方法之一，利用了数据的统计特性，将频繁出现的符号用较短的编码表示，将不经常出现的符号用较长的编码表示。

在图像压缩中，我们可以根据像素值出现的概率来设计自适应的编码方法，使得图像数据可以以更高的压缩比进行存储和传输。

二、图像增强中的信息论应用图像增强是指通过改变图像的外观以改善视觉感知效果的过程。

信息论方法为图像增强提供了一种基于统计学原理的框架，可以用来增强图像的对比度、细节和清晰度等。

在图像增强中，直方图均衡化是一种常用的方法。

该方法通过变换图像的灰度级分布，使其更加均匀，从而增强图像的对比度。

信息论中的信息熵概念被广泛应用于直方图均衡化。

信息熵在图像处理中的应用

信息熵在图像处理中的应用摘要：为了寻找快速有效的图像处理方法，信息理论越来越多地渗透到图像处理技术中。

文章介绍了信息熵在图像处理中的应用，总结了一些基于熵的图像处理特别是图像分割技术的方法，及其在这一领域内的应用现状和前景同时介绍了熵在织物疵点检测中的应用。

Application of Information Entropy on Image AnalysisAbstract ：In order to find fast and efficient methods of image analysis ，information theory is used more and more in image analysis ．The paper introduces the application of information entropy on the image analysis ，and summarizes some methods of image analysis based on information entropy ，especially the image segmentation method ．At the same time ，the methods and application of fabric defect inspection based on information entropy ale introduced ．信息论是人们在长期通信实践活动中，由通信技术与概率论、随机过程、数理统计等学科相结合而逐步发展起来的一门新兴交叉学科。

而熵是信息论中事件出现概率的不确定性的量度，能有效反映事件包含的信息。

随着科学技术，特别是信息技术的迅猛发展，信息理论在通信领域中发挥了越来越重要的作用，由于信息理论解决问题的思路和方法独特、新颖和有效，信息论已渗透到其他科学领域。

随着计算机技术和数学理论的不断发展，人工智能、神经网络、遗传算法、模糊理论的不断完善，信息理论的应用越来越广泛。

实验一-信息熵与图像熵计算-正确

实验一信息熵与图像熵计算（2 学时）一、实验目的1.复习MATLAB的基本命令，熟悉MATLAB下的基本函数；2.复习信息熵基本定义,能够自学图像熵定义和基本概念。

二、实验内容1.能够写出MATLAB源代码，求信源的信息熵；2.根据图像熵基本知识，综合设计出MATLAB程序，求出给定图像的图像熵。

三、实验仪器、设备1.计算机－系统最低配置256M内存、P4 CPU；2.MATLAB编程软件。

四实验流程图五实验数据及结果分析四、实验原理1.MATLAB中数据类型、矩阵运算、图像文件输入与输出知识复习。

2.利用信息论中信息熵概念，求出任意一个离散信源的熵（平均自信息量）。

自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量。

所发出的消息不同，它们所含有的信息量也就不同。

任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量。

不能作为整个信源的信息测度，因此定义自信息量的数学期望为信源的平均自信息量：1( ) 1 ( ) [log ] ( ) log ( ) i n i i p a i H E p a p a X 信息熵的意义：信源的信息熵H是从整个信源的统计特性来考虑的。

它是从平均意义上来表征信源的总体特性的。

对于某特定的信源，其信息熵只有一个。

不同的信源因统计特性不同，其熵也不同。

3.学习图像熵基本概念，能够求出图像一维熵和二维熵。

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：2550 log i i i p p H图像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2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(0<=i<=255)，j表示邻域灰度(0<=j<=255),2 ( , ) / ij p f i j N上式能反应某像素位置上的灰度值与其周围像素灰度分布的综合特征，其中f(i,j)为特征二元组(i,j)出现的频数，N为图像的尺度，定义离散的图像二维熵为:2550 log ij ij i p p H构造的图像二维熵可以在图像所包含信息量的前提下，突出反映图像中像素位置的灰度信息和像素邻域内灰度分布的综合特征。

图像二值化_最大熵_信息论

if (h>h_max) {
//update max entropy
h_max = h;
//update best threshold
threshold = i;
}
}
return threshold;
}
说明：以上只是项目算法JAVA代码实现代码中比较核心的部分，完整的可运行程序请查看附件中的JAVA代码包。
//high range entropy
double hh = 0;
if (ch>0) {
for (int j = i+1; j < 256; j++) {
if (nh[j]>0) {
hh = hh - (nh[j]/ch)*Math.log(nh[j]/ch);
}
}
}
double h = hl+hh;
信息论的其中一个应用领域是数字图像处理。数字图像处理中的一个很重要的研究方向是图像的二值分割。图像的二值分割在计算机图像处理技术中的应用非常广泛，可以应用于目标识别、图像分析、文本增强、字符识别、牌照识别等各种应用领域，因此对其进行深入研究具有很重要的实际意义。图像的二值分割就是把一幅图像分成目标和背景两大类，传统的二值分割方法主要是根据目标和背景的灰度分布差异选取适当的阈值进行分割，因此如何来选取阈值是图像分割的关键问题。本文结合信息论中的基本知识，通过运用信息论中的方法，就图像领域的二值分割问题，来一瞥信息论的惊鸿之美。
//cumulative distribution
double[] cd = cumulative(nh);
for (int i = 0; i < 256; i++) {

图像分割技术研究--毕业论文

本科毕业论文图像分割技术研究Survey on the image segmentation学院名称：电气信息工程学院专业班级：电子信息工程0601班2010年 6 月图像分割技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理、模式识别等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。

在图像处理过程中，原有的图像分割方法都不可避免的会产生误差，这些误差会影响到图像处理和识别的效果。

遗传算法作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法，以其固有的鲁棒性、并行性和自适应性，使之非常适于大规模搜索空间的寻优，已广泛应用许多学科及工程领域。

在计算机视觉领域中的应用也正日益受到重视，为图像分割问题提供了新而有效的方法。

本文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述；重点阐述了基于遗传算法的最大类间方差进行图像分割算法的原理、过程，并在MATLAB中进行了仿真实现。

实验结果表明基于遗传算法的最大类间方差方法的分割速度快，轮廓区域分割明显，分割质量高，达到了预期目的。

关键字：图像分割；遗传算法；阈值分割Survey on the image segmentationAbstract I mage segmentation is the first step of image processing and the basic of computer vision. It is an important part of the image, which is a very important and difficult problem in the field of image processing, pattern recognition.In image processing process, the original method of image segmentation can produce inevitable errors and these errors can affect the effect of image processing and identification .This paper discusses the current situation of the genetic algorithms used in the image segmentation and gives some kind of principles and the processes on genetic algorithm of image segmentationIn this paper.It also descripts the basic concepts and research on genetic algorithms .It emphasizes the algorithm based on genetic and ostu and realizes the simulation on Matlab. The experimental results show that this method works well in segmentation speed，the outline of the division and separate areas of high quality and achieve the desired effect.Genetic algorithm (GA) is a sort of efficient，paralled，full search method with its inherent virtues of robustness，parallel and self-adaptive characters. It is suitable for searching the optimization result in the large search space. Now it has been applied widely and perfectly in many study fields and engineering areas. In computer vision field GA is increasingly attached more importance. It provides the image segmentation a new and effective method.Key words image segmentation；genetic algorithm；image threshold segmentation目录第一章绪论 (1)1.1本课题研究的背景、目的与意义 (1)1.2本课题研究的现状与前景 (2)1.3本论文的主要工作及内容安排 (3)第二章图像分割基本理论 (4)2.1图像分割基本概念 (4)2.2图像分割的体系结构 (4)2.3图像分割方法分类 (5)2.3.1阈值分割方法 (5)2.3.2边缘检测方法 (8)2.3.3区域提取方法 (9)2.3.4结合特定理论工具的分割方法 (10)2.4图像分割的质量评价 (11)第三章遗传算法相关理论 (12)3.1遗传算法的应用研究概况 (12)3.2遗传算法的发展 (12)3.3遗传算法的基本概念 (13)3.4遗传算法基本流程 (14)3.5遗传算法的构成 (14)3.5.1编码 (14)3.5.2确定初始群体 (14)3.5.3适应度函数 (15)3.5.4遗传操作 (15)3.5.5控制参数 (17)3.6遗传算法的特点 (18)第四章 MATLAB相关知识 (20)4.1MATLAB简介 (20)4.2MATLAB的主要功能 (20)4.3MATLAB的技术特点 (21)4.4遗传算工法具箱(S HEFFIELD工具箱) (22)第五章基于遗传算法的最大类间方差图像分割算法 (24)5.1最大类间方差法简介 (24)5.2基于遗传算法的最大类间方差图像分割 (25)5.3流程图 (26)5.4实验结果 (27)第六章总结与展望 (29)6.1全文工作总结 (29)6.2展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (32)第一章绪论1.1本课题研究的背景、目的与意义数字图像处理技术是一个跨学科的领域。

模糊熵的原理和应用实例

模糊熵的原理和应用实例1. 模糊熵的基本概念模糊熵是信息熵的一个扩展概念，用于评估模糊集合的模糊程度或不确定性。

在模糊集合理论中，熵是一种重要的指标，它可以衡量系统的混乱程度或信息量。

在真实世界中，很多事物的属性往往不是非黑即白的，而是具有模糊性质，因此需要引入模糊熵来描述这种模糊性质。

2. 模糊熵的计算方法模糊熵的计算方法主要有两种，即基于隶属度和基于分割区间。

下面将详细介绍这两种方法。

2.1 基于隶属度的计算方法基于隶属度的计算方法是模糊集合理论中常用的一种方法。

具体步骤如下：1.计算每个元素对于模糊集合的隶属度。

2.根据隶属度计算每个元素的信息量，即使用信息熵的计算公式。

3.对所有元素的信息量进行加权求和，得到模糊集合的模糊熵。

2.2 基于分割区间的计算方法基于分割区间的计算方法是另一种常用的模糊熵计算方法。

具体步骤如下：1.将模糊集合划分为若干个子集。

2.计算每个子集的信息熵。

3.对所有子集的信息熵进行加权求和，得到模糊集合的模糊熵。

3. 模糊熵的应用实例模糊熵在各个领域都有着广泛的应用。

下面列举几个实际应用的例子。

3.1 模糊图像处理模糊图像处理是一种可以消除图像模糊的方法。

通过计算图像的模糊熵，可以评估图像的模糊程度，并根据模糊程度采取相应的处理方法，从而提高图像的清晰度。

3.2 模糊决策在决策问题中，往往存在多个评价指标，而每个指标又具有模糊性质。

通过计算模糊熵，可以衡量各个指标的模糊程度，进而根据模糊程度进行决策，从而提高决策的准确性和可靠性。

3.3 模糊集成模糊集成是一种将多个模糊集合结合起来的方法。

通过计算模糊熵，可以评估各个模糊集合的模糊程度，进而确定各个模糊集合的权重或重要程度，从而在集成过程中更加准确地考虑不确定性因素。

3.4 模糊控制模糊控制是一种能够应对非精确信息和模糊要素的控制方法。

通过计算模糊熵，可以评估控制系统的模糊程度，进而根据模糊程度调整控制规则和参数，从而提高控制系统的鲁棒性和适应性。

信息熵与图像熵的计算

实验一信息熵与图像熵计算一、实验目的1．复习MATLAB 的基本命令，熟悉MATLAB 下的基本函数。

2．复习信息熵基本定义, 能够自学图像熵定义和基本概念。

二、实验仪器、设备1．计算机－系统最低配置 256M 内存、P4 CPU。

2．Matlab 仿真软件－ 7.0 / 7.1 / 2006a 等版本Matlab 软件。

三、实验内容与原理（1）内容：1．能够写出MATLAB 源代码，求信源的信息熵。

2．根据图像熵基本知识，综合设计出MATLAB 程序，求出给定图像的图像熵。

（2）原理1． MATLAB 中数据类型、矩阵运算、图像文件输入与输出知识复习。

2．利用信息论中信息熵概念，求出任意一个离散信源的熵（平均自信息量）。

自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量。

所发出的消息不同，它们所含有的信息量也就不同。

任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量。

不能作为整个信源的信息测度，因此定义自信息量的数学期望为信源的平均自信息量：信息熵的意义：信源的信息熵H是从整个信源的统计特性来考虑的。

它是从平均意义上来表征信源的总体特性的。

对于某特定的信源，其信息熵只有一个。

不同的信源因统计特性不同，其熵也不同。

3．学习图像熵基本概念，能够求出图像一维熵和二维熵。

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：255log i iip p ==∑H图像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(0 <= i <= 255)，j 表示邻域灰度(0 <= j <= 255),2(,)/ijP f i j N =上式能反应某像素位置上的灰度值与其周围像素灰度分布的综合特征，其中f(i, j) 为特征二元组(i, j)出现的频数，N 为图像的尺度，定义离散的图像二维熵为：255logij ijip p ==∑H构造的图像二维熵可以在图像所包含信息量的前提下，突出反映图像中像素位置的灰度信息和像素邻域内灰度分布的综合特征.四、实验步骤1．求解信息熵过程：1) 输入一个离散信源，并检查该信源是否是完备集。

对信息熵图像分割算法的研究及改进

Ｋｅｏｄｓｏｅ —ｄｍｅｓｏａｎｒｐｙｗｒ：ｎｉｎｉｎｌｅｔｏｙ；ｔ —ｄｍｅｓｏｌｅｒｐｗｏｉｎｉｎａｎｔｏｙ；ｓａｃｔａｅｙｅｒｈｓｒｔｇ
图像分割是图像分析、识别和理解的基础，是机器视觉与图像处理领域的一个重要内容．图像分割方法可以归纳为３大类：于阈值的分割方法，于边缘的分割方法和基于区域的分割方法．中，基基其基于阈值的分割方法是最常用的方法．最大熵法对不同信噪比和不同大小的目标均能产生较好的图像分割效果，效率较高的阈值分割方法是之一．常用的最大熵法有１维熵和２维熵两种，者主要依据图像的１维灰度直方图选取阈值，优点是处前其理速度快，缺点是对于１维灰度直方图，没有明显峰和谷的图像分割效果不理想，且受噪声、照等影响而光大；后者依据图像单像素点的灰度值分布及其邻域的平均灰度值分布所构成的２维灰度直方图选取阈值，其优点是算法适应性强，割效果更好，点是处理速度太慢．分缺本文针对２维熵函数，出了一种有失真的优化提搜索策略，在保证分割效果的前提下进一步提高了优化２维熵阈值算法的运算速度．
关键词：维熵；维熵；索策略一二搜中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：Ａ文章编号：６２— ６０２１）９— ０７— ３１７３０（００００８０

信息熵在图像处理中的应用

信息熵在图像处理中的应用
朱桂英;张瑞林
【期刊名称】《丝绸》
【年(卷),期】2006(000)012
【摘要】为了寻找快速有效的图像处理方法,信息理论越来越多地渗透到图像处理技术中.文章介绍了信息熵在图像处理中的应用,总结了一些基于熵的图像处理特别是图像分割技术的方法,及其在这一领域内的应用现状和前景.同时介绍了熵在织物疵点检测中的应用.
【总页数】3页(P34-36)
【作者】朱桂英;张瑞林
【作者单位】浙江理工大学,信息电子学院,杭州,310018;浙江理工大学,信息电子学院,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.膜图像处理中数字图像处理技术的有效应用 [J], 高飞;沈淑涛
2.统计学在图像处理中的应用——基于统计学的一种面部图像处理方法 [J], 孙大鸣;钟建国;张恩祥;彭勇
3.信息熵在产品设计需求处理中的应用研究 [J], 范元涛;徐安晔;张伟社
4.灰色局势与信息熵融合模型在企业融资效率中的应用研究 [J], 吴晓兵;李眩
5.数字图像处理技术在膜图像处理中的应用 [J], 李昕;高东林;黄欢
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信息熵与图像熵的计算

实验一信息熵与图‎像熵计算一、实验目的1．复习MAT‎L AB 的基本命令‎，熟悉MAT‎L AB 下的基本函‎数。

2．复习信息熵‎基本定义, 能够自学图‎像熵定义和‎基本概念。

二、实验仪器、设备1．计算机－系统最低配‎置256M 内存、P4 CPU。

2．Matla‎b仿真软件－ 7.0 / 7.1 / 2006a‎等版本Ma‎t lab 软件。

三、实验内容与‎原理（1）内容：1．能够写出M‎ATLAB‎源代码，求信源的信‎息熵。

2．根据图像熵‎基本知识，综合设计出‎M ATLA‎B程序，求出给定图‎像的图像熵‎。

（2）原理1． MATLA‎B中数据类型‎、矩阵运算、图像文件输‎入与输出知‎识复习。

2．利用信息论‎中信息熵概‎念，求出任意一‎个离散信源‎的熵（平均自信息‎量）。

自信息是一‎个随机变量‎,它是指某一‎信源发出某‎一消息所含‎有的信息量‎。

所发出的消息不同‎，它们所含有‎的信息量也‎就不同。

任何一个消‎息的自信息‎量都代表不‎了信源所包含‎的平均自信‎息量。

不能作为整‎个信源的信‎息测度，因此定义自‎信息量的数学期望为‎信源的平均‎自信息量：信息熵的意‎义：信源的信息‎熵H是从整‎个信源的统‎计特性来考‎虑的。

它是从平均‎意义上来表征‎信源的总体‎特性的。

对于某特定‎的信源，其信息熵只‎有一个。

不同的信源因统计特‎性不同，其熵也不同‎。

3．学习图像熵‎基本概念，能够求出图‎像一维熵和‎二维熵。

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：255log i iip p ==∑H图像的一维‎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‎。

图像分割毕业论文

第一章绪论1.1课题的研究背景及意义随着信息技术的开展和不断深入，人们越来越多的利用计算机来帮助人类获取与处理各种信息。

据统计，在人类从外界获得的信息中有75%左右是来自视觉或者说图像信息，它是人类最有效的信息获取和交流方式，图像也因为其所含的信息量大、表现直观而在近年得到的广为宣传和应用的多媒体中占据了重要的地位。

图像分割是一种根本的计算机视觉技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤。

图像分割就是将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，是进行图像分析的第一步工作，也是解决起来比较困难的一个问题。

对于那些基于图像分割结果的接下来的任务，如特征提取、目标识别等的质量的好坏都取决于是否有一个质量比较好的图像分割结果，有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息，从而使得更高层的图像理解成为可能[1]。

1.1.1图像分割在数字图像处理中的地位为了弄清图像分割在数字图像处理中所处的地位，我们引入并使用“图像工程〞这个概念。

图像技术在广义上是各种与图像有关技术的总称。

图像技术种类很多，跨度很大，但可以将它们归在一个整体框架一一“图像工程〞之下。

图像工程是一个对整个图像领域进行研究应用的新科学，它的内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同可分为三个有特点的层次〔如图1-1所示〕：图像处理、图像分析和图像理解[2]。

图1-1图像分割在图像工程中的位置图像处理着重强调在图像之间进行变换以改善图像的视觉效果。

图像分析那么主要是对图像中感兴趣的目标进行监测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。

图像理解的重点是在图像分析的根底上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对原始成像客观场景的解释，从而指导和规划行动。

图像处理、图像分析和图像理解具有不同的操作对象，参考图1-1图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理。

图像分析那么进入了中层，它侧重于对像素集合到目标的表达测量描述。

图像分割算法研究综述

图像分割算法研究综述一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，图像分割作为其中的一项关键任务，日益受到研究者的关注。

图像分割是指将数字图像细分为多个图像子区域的过程，这些子区域在某种特性或计算上呈现出一致性，如颜色、纹理、形状或空间关系等。

这些被分割的子区域能够显著简化或改变图像的表示形式，使其更适合于进行高级的图像分析和理解任务，如目标识别、场景理解等。

本文旨在全面综述近年来图像分割算法的研究进展，分析和评价各类算法的性能与特点。

我们将对图像分割的基本概念和常用方法进行介绍，包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割以及基于深度学习的分割等。

接着，我们将对各类算法的优缺点进行深入探讨，并结合实际应用场景，分析其在不同任务中的表现。

本文还将关注图像分割领域的发展趋势，如多模态图像分割、弱监督学习在图像分割中的应用等。

我们期望通过本文的综述，能够为读者提供一个清晰、全面的图像分割算法知识框架，并为未来的研究提供有益的参考和启示。

二、图像分割算法分类图像分割是计算机视觉领域的一项关键任务，旨在将图像划分为具有相似性质的区域。

根据不同的原理和方法，图像分割算法可以大致分为以下几类：基于阈值的分割方法：这是最简单的一类图像分割方法，它根据像素值的差异来设置阈值，从而将图像分为不同的区域。

这种方法对于背景与前景有明显对比的简单图像效果较好，但对于复杂场景或光照不均的图像则可能效果不佳。

基于边缘的分割方法：边缘分割方法主要依赖于检测图像中的边缘信息，即像素值发生剧烈变化的区域。

常用的边缘检测算子有Sobel、Canny等。

这类方法对于具有明显边缘特征的图像效果较好，但容易受到噪声的影响。

基于区域的分割方法：基于区域的分割方法是根据像素的相似性将图像划分为不同的区域。

典型的算法有区域生长和分裂合并。

这类方法对于具有均匀纹理和颜色的图像效果较好，但对于边界模糊或复杂纹理的图像可能效果不佳。

基于深度学习的分割方法：随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像分割方法取得了显著的进展。

农产品检测中的图像分割算法

交流Experience ExchangeI G I T C W 经验278DIGITCW2020.05图像分割是一个经典的机器视觉处理问题，其目的是将图像分割为若干个相关的区域，从而提取出感兴趣的区域或者轮廓特征。

图像分割的准确性直接作用于目标物测量的准确性，其效率直接影响生产的效率，因而，一个快速准确图像分割算法是目标识别，分级分类任务面临的首要问题。

在农业产品分级分类任务中，图像分割的目的是将工业相机采集到的图片中的农产品准确的提取出来，为进一步的尺寸测量，分类任务做好准备。

对于农产品图像分割算法来说，由于受到生产设备成像质量，灰尘污渍，光照条件，阴影等外部因素影响，造成分割的不准确。

本文通过对比不同图像分割算法，阐述各类算法的优缺点，以及各自合适的应用场景。

1 传统提取算法阙值提取法是图像分割中使用较为广泛的方法，通过阙值的设置，将处于阙值区间内的像素区域归纳为同一区域，从而分割图像。

此类算法的缺陷在于只考虑了目标的灰度信息，从而缺少鲁棒性。

在这类算法中，如何获取一个合理的阙值是算法成功的关键，手动选取阙值无法具备通用性，易受环境变化的影响，主流的选取阙值的方法有最大类间方差法和最大熵阙值分割法。

最大类间方差法根据图像的灰度特性寻找阙值，使分割出的图像区域之间的差别最大，用于判断分割图像区域之间的差别是其各区域间的内部方差。

最大类间方差法极易受到噪音的影响，如阴影，但在单纯背景条件下，适用于初步的获取目标物的位置。

最大熵阙值法与最大类间方差原理类似，将图像通过信息熵分为不同区域。

信息熵在混乱无序的系统中较大，在确定有序的系统中较小，根据信息熵的特性，可将图像分割为不同的区域。

徐海，秦立峰等人在黄瓜叶部角斑病提取任务中，使用最大类间方差法初分割，继而使用最大熵发二次分割提取病虫害区域。

另外，彩色图片中，使用色彩信息分割图像也是常用的手段，常见的色彩信息表示方式有BGR 和HSV ，通过设置色值区间可提取农作物病变区域。

基于最大熵-方差模型的图像分割方法

ＭａｉｕｘｍｍＥｎｔｏｙ — ｒｐ —ＶａｉｎｅＭｏｌｒａｃｄｅ
ＺＡｕ — ｕＬｉｍｉＬＮａ＇ｕＡｏＨＮＧＱｎｈｉ，ＩＧｕ— ｎ，ＩＢｏｈａ，ＨＮＢ。
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差的阈值选择法０和基于最小类内方差的阈值选择
法等。
就最大类间方差而言，优点是算法简单，目标与当
图像分割一直是图像工程中的重点和热点，也是
图像分析和计算机视觉中的难题。至今，出的分割提
背景的面积相差不大时，能够很有效地对图像进行分
２ｏｌｅｏｃｎｅＸｎＵｉｅｉｆｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＸ１０４，ｈｎ）．Ｃｌｇｆｉｃ，ｉｎｖｒｔｏｉｃｅｈｏｏ，ｉ７０５ＣａｅＳｅａｓｙＳｅｎｇｎａｉ
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信息论在图像处理中的应用

信息论在图像处理中的应用信息论是一门研究信息传输、编码和解码的科学理论，其核心概念是信息熵。

信息熵是用来度量信息的不确定性或者随机性的指标，可以用来分析和优化信息传输系统。

在图像处理领域，信息论的方法和理论被广泛应用于图像压缩、图像分割和图像恢复等方面。

本文将介绍信息论在图像处理中的应用，并探讨其对图像处理算法和系统的影响。

一、图像压缩图像压缩是图像处理中的重要任务，其目标是尽可能保持图像质量的同时减少图像数据的存储空间或传输带宽。

信息论为图像压缩提供了理论基础和实用方法。

其中一种常用的图像压缩算法是基于熵编码的方法，如哈夫曼编码和算术编码。

这些方法利用信息熵的性质，将图像中出现频率较高的像素值用较短的编码表示，而出现频率较低的像素值用较长的编码表示，从而实现对图像数据的高效压缩。

二、图像分割图像分割是将图像划分为若干个不同区域或对象的过程，是许多图像处理任务的前提和基础。

信息论在图像分割中的应用体现在基于邻接熵的分割算法中。

邻接熵反映了邻域像素间的统计关系，通过计算邻接熵可以确定图像中的边界和纹理等特征，从而实现图像的自动分割。

此外，信息论还为图像分割提供了一种衡量分割效果的指标，即互信息。

互信息可以评估分割结果与真实分割之间的一致性，从而帮助选择最佳的分割算法。

三、图像恢复图像恢复是在图像受到噪声、失真或其他损坏因素影响后，通过算法或技术对其进行修复和重建的过程。

信息论在图像恢复中的应用主要体现在最大似然估计和贝叶斯估计两种方法中。

最大似然估计利用信息熵的最大化原理，通过建立概率模型对图像噪声进行估计和消除；贝叶斯估计利用贝叶斯定理，将先验信息和观测数据相结合，对图像进行恢复和重建。

综上所述，信息论在图像处理中发挥着重要的作用。

通过对信息熵、邻接熵、互信息等概念和方法的应用，可以实现图像压缩、图像分割和图像恢复等任务。

信息论为图像处理算法和系统的优化提供了理论基础，也为图像处理技术的发展提供了新的思路和方法。

信息熵与图像熵的计算

实验一信息熵与图像熵计算一、实验目的1．复习MATLAB 的基本命令，熟悉MATLAB 下的基本函数。

2．复习信息熵基本定义, 能够自学图像熵定义和基本概念。

二、实验仪器、设备1．计算机－系统最低配置 256M 内存、P4 CPU。

2．Matlab 仿真软件－ 7.0 / 7.1 / 2006a 等版本Matlab 软件。

三、实验内容与原理（1）内容：1．能够写出MATLAB 源代码，求信源的信息熵。

2．根据图像熵基本知识，综合设计出MATLAB 程序，求出给定图像的图像熵。

（2）原理1． MATLAB 中数据类型、矩阵运算、图像文件输入与输出知识复习。

2．利用信息论中信息熵概念，求出任意一个离散信源的熵（平均自信息量）。

自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量。

所发出的消息不同，它们所含有的信息量也就不同。

任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量。

它是从平均意义上来表征信源的总体特性的。

对于某特定的信源，其信息熵只有一个。

不同的信源因统计特性不同，其熵也不同。

3．学习图像熵基本概念，能够求出图像一维熵和二维熵。

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。