我没去你的详细消息但是我viewbitplanes演示应该帮助。+有一个entropfilit()函数但那些windows移动一个像素,因此重叠。有重叠窗口的位置,您需要使用blockproc ()。我将演示。
如何找到子块熵和位平面图像灰度熵呢? ?
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我是matlab。我试图找到图像的全局和局部熵使用matlab实现一个使用matlab的研究论文。
e =熵(我)
这个函数可以找到全球使用matlab图像熵。现在在局部熵有2种。
1。子块熵
“子块熵k (k,结核病)对当地的非重叠子块S1, S2,…Sk。每个尺寸BT, S是通过寻找熵H (Sk)所有的子块。一个图像的大小应该得到公平合理的估计香农熵。k的值和BT应该足够数量和大小分别得到当地夏侬熵的公允价值。k数量的子块的年代以重叠方式可以采取随机而不是美国的所有子块平均子块局部熵作为当地的平均熵计算的不同子块相当满足当地的随机性的美国”
现在来实现上述区块k熵我试图将图像划分为互不重叠区块。我尝试过什么是提到的链接
https://in.mathworks.com/matlabcentral/answers/324809-how-to-divide-an-image-into-non-overlapping-blocks
但它是产生一些错误。
2。位平面的熵
当全球和子块熵措施不给当地non-randomness的信息,我们可以为位平面计算局部熵的年代在重叠的方式类似于子块局部熵的non-randomness位平面水平。
图像(Sx, y)和8位/像素,我们有8个不同的位平面,(bx, y, k), k = 1到8 k表示位平面的数量。位平面(bx, y, 1)被称为最高有效位(MSB)飞机和(bx, y, 8)被称为最低有效位(LSB)飞机。
我听不懂太多如何实现位平面熵。
提前谢谢你。
