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Maximum Shannon information entropy的图像分割，是结合概率统计的方法进行的分割，理论上可以得到图像分割的更多细节。打开即可使用-Maximum Shannon information entropy of the image segmentation, is a combination of the methods of probability and statistics division, in theory, image segmentation can
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求图像的熵以及两幅图像间的交叉熵，自己验证可以使用，放心下载！-Entropy, as well as for the image between two images of the cross-entropy, can be used to verify their own, rest assured that download!
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信息源根据一个有限的或无限但可数的符号集生成一个任意符号序列也就是说，信源的输出是离散的随机变量。本实验要求编写计算图像的一阶二阶熵的程序-Information sources based on a limited or unlimited number of symbols but can be set to generate a sequence of arbitrary symbols that is to say, the output source is the discrete r
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用MATLAB编写的5个程序，，其中有三个用到高阶谱分析箱HOSA，，可在pudn网站下载这个工具箱。另外有计算信息熵和图像处理的MATLAB程序，，均为自己编写-MATLAB prepared with five procedures, which use higher-order spectral analysis of three boxes HOSA,, can be downloaded from the web sites in the toolbox pudn. In additi
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提出了一种基于数学形态学的多尺度熵权边缘检测方法。信息熵为图像的内在特性，由它来决定不同结构元
素所提取的边缘在最终合成边缘中所占的比重，是自适应的和客观的-A multi-scale based on mathematical morphology edge detection method of entropy. Information entropy inherent characteristics of the image, from which different structur
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图像质量的性能指标，设计标准差，熵，空间频率等指标-Image quality performance, the design standard deviation, entropy, spatial frequency and other indicators
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出了一种新的图像分割方法。这种分割方法首先利用粗糙集理论将图像按照一定的规则划分为
大小相等的若干图像子块，而后利用蒙特卡罗方法基本原理对划分的图像子块进行一定规模的随机抽样，以随机抽
样所得的图像子块为样本进行粗糙熵计算，用所得最大粗糙熵所对应的灰度值为分割阀值对图像进行分割，在采用
较小的图像子块划分以取得更好的分割效果的情况下，极大的提高了算法的分割速度。通过对测试图像的
MATLAB仿真试验验证了算法在降低计算机消耗方面的有效性，且所得的分割阀值也令人满意。-The im
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实现图像的清晰分割，效果明显,基于图像灰度-梯度构造的二维直方图，在此基础上计算目标与背景的二维Renyi熵-It can handle more types of images and get more accurate shape of the image edgee that pixels gradient information in combination with parameter of Renyi entropy which is adjustable
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第一章作业：
用C语言或者VC，VB，Matlab或其他语言完
成如下实验：
1）打开一个BMP文件
2）将其局部区域的灰度值进行改变
3）另存为一个新的BMP文件
要求显示出原BMP图像和新BMP图像。
1。打开一幅图像，添加椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法、K邻近平均法进行平滑。
2。打开一幅图像，利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。
第五章作业
编写一个程序，对输入的图像进
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图像分割是把图像划分成具有实际意义的互补交迭的区域的集合。在图像分割之前，图像区域的数目未知，而在分割后各个区域同时满足均匀性和连通性的条件，故图像分割是一个复杂的过程，目前大多数研究都是针对某一类型图像或者某一具体应用的分割。图像阈值化分割的基本思想是确定一个阈值，然后把每个像素点的像素值和阈值相比较，根据比较的结果把像素划分为两类，前景(1)或背景(0)。该方法的关键是确定一个最优的阈值。常用的阈值确定方法有直接门限法、类间最大方差法(otsu法)、分水岭算法、最小误差法、最大熵法等。该段代
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Matlab图像质量评价程序,包括无参考图像质量评价中的信息熵、信噪比等计算源码-,Matlab image quality evaluation procedures, including the source of information entropy in the reference image quality assessment, SNR calculation
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The package includes some function to process images in MATLAB platform. It contains gamma correction of an image, it calculates the entropy, it contains a way to find the distance between two histograms and it does texture analysis, from LBP and VAR
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算法步骤：
（1） 计算图像直方图，灰度级为Ns，图像的平均灰度值为Tc；
（2） 分别计算第一个灰度级和其余灰度级的信息熵并求和，前两个灰度级和其余灰度级的信息熵并求和，以此类推计算Ns个和；
（3） 找到H在Tc附近最大值的位置Tenf即为阈值；
（4） 图像中大于阈值的像素置1，其余置0而实现二值分割。
算法的核心：信息熵越大越有不确定性，分割出的图片越好。(Algorithm steps:
(1) the histogram of the image is calcula
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