Question

我偶然发现了一些关于如何使用matlab获取RGB图像熵的好解释。 Matlab提供了一个内置函数，允许使用-sum（p。* log2（p））获取灰度图像的熵。一个答案提供了如何获得此链接中给出的rgb图像的熵的方法---＆gt; https://stackoverflow.com/a/28239789/3995148

Matlab如何解释这个功能：

  <= E =熵（I）返回E，表示灰度图像I的熵的标量值。熵是随机性的统计度量，可用于表征输入图像的纹理。

熵定义为-sum（p。* log2（p））

其中p包含从imhist返回的直方图计数。默认情况下，entropy对逻辑数组使用两个bin，对uint8，uint16或double数组使用256个bin。

我可以成为一个多维图像。如果我有两个以上的维度，熵函数将其视为多维灰度图像而不是RGB图像。

问题：

熵是否考虑或检测图像不规则？例如，如果变量A包含IMAGE AA的熵，则变量B包含Alter的熵（IMAGE AA）。其中Alter是一种在图像内交换随机像素的函数。变量A和变量B是否包含熵值？假设两个图像包含相同的像素，但仅在图像中的位置不同。我需要澄清，因为我是这个话题的新手，

熵是否需要考虑图像不规则，为什么？我需要用什么熵实现来覆盖图像不规则？它是否可以在python或其他图像处理程序中作为内置函数使用？

Answer 1

不确定＆＃34;不规则＆＃34; 是什么意思，但是我可以显示当您旋转图像，使用ImageMagick水平或垂直翻转图像时，熵不会变化，因此如果你交换像素没关系：

# Check entropy of image
convert image.png -print '%[entropy]' null:
0.89247

# Rotate 90 degrees and check - still same
convert image.png -rotate 90 -print '%[entropy]' null:
0.89247

# Rotate 270 degrees and check - still same
convert image.png -rotate 270 -print '%[entropy]' null:
0.89247

# Flip image and check - still same
convert image.png -flip -print '%[entropy]' null:
0.89247

# Flop image and check - still same
convert image.png -flop -print '%[entropy]' null:
0.89247

您可以一次性检查标准偏差，平均值和熵：

 convert image.png -rotate 90 -verbose +identify null: | grep -Ei "entropy|deviation|mean" | tail -3
  image.png=> PNG 70x46=>46x70 46x70+0+0 8-bit sRGB 0.000u 0:00.000
  mean: 105.147 (0.412341)
  standard deviation: 59.4199 (0.233019)
  entropy: 0.89247

Answer 2

matlab中有默认函数用于计算熵。

试试

I=imread('image name');
entropy(I)

具有像素随机性/不规则性的RGB图像的图像参数（标准偏差，平均值和熵）

2 个答案: