Entropie d'une image

L'entropie est une mesure du contenu de l'information de l'image, qui est interprétée comme l'incertitude moyenne de la source d'information. Dans l'image, l'entropie est définie comme des états d'intensité correspondants que les pixels individuels peuvent adapter.

1. Comment trouvez-vous l'entropie d'une image?
2. Comment trouvez-vous l'entropie d'un vecteur?
3. Qu'entend-on par Shannon Entropie?
4. Qu'est-ce que le filtre d'entropie?

Comment trouvez-vous l'entropie d'une image?

L'entropie d'une image peut être calculée en calculant à chaque position de pixels (i, j) l'entropie des valeurs de pixel dans une région à 2 dimans centrée sur (i, j). Dans l'exemple suivant, l'entropie d'une image à l'échelle gris est calculée et tracée. La taille de la région est configurée pour être (2n x 2n) = (10,10).

Comment trouvez-vous l'entropie d'un vecteur?

Calculez l'entropie d'une distribution pour les valeurs de probabilité données. Si seules les probabilités PK sont données, l'entropie est calculée comme s = -sum (pk * log (pk), axe = axe) . Si QK n'est pas aucun, calculez la divergence Kullback-Lebler S = SUM (PK * Log (PK / QK), axe = axe) .

Qu'entend-on par Shannon Entropie?

Signification de l'entropie

Au niveau conceptuel, l'entropie de Shannon est simplement la "quantité d'informations" dans une variable. Plus banal, cela se traduit par la quantité de stockage (e.g. nombre de bits) requis pour stocker la variable, qui peut être comprise intuitivement pour correspondre à la quantité d'informations dans cette variable.

Qu'est-ce que le filtre d'entropie?

Le filtre d'entropie mesure le changement relatif de l'entropie lors de l'intégration d'une lecture de capteur dans la croyance Bel (L). Plus précisément, laissez S la mesure d'un capteur (dans notre cas une mesure à portée unique).