使用python写计算图像的自信息和信息熵,需包含下述步骤: (1) 读入一幅图像 (2) 计算图中每个灰度级的频数、频率 (3) 从频率出发计算该图像的自信息、信息熵 (4) 可视化显示原图、灰度级频数、自信息和信息熵
时间: 2024-01-24 15:17:04 浏览: 28
好的,下面是Python的代码实现:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
# 读取图像
img = io.imread('lena.png', as_gray=True)
# 计算灰度级频数和频率
hist, _ = np.histogram(img, bins=256)
freq = hist / hist.sum()
# 计算自信息和信息熵
log_freq = np.log2(freq)
self_info = -log_freq
entropy = -(freq * log_freq).sum()
# 可视化显示原图、灰度级频数、自信息和信息熵
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axs[0, 0].imshow(img, cmap='gray')
axs[0, 0].set_title('Original Image')
axs[0, 0].axis('off')
axs[0, 1].bar(range(256), hist)
axs[0, 1].set_title('Gray Level Histogram')
axs[0, 1].set_xlabel('Gray Level')
axs[0, 1].set_ylabel('Frequency')
axs[1, 0].bar(range(256), self_info)
axs[1, 0].set_title('Self Information')
axs[1, 0].set_xlabel('Gray Level')
axs[1, 0].set_ylabel('Self Information')
axs[1, 1].text(0.5, 0.5, 'Entropy: {:.2f}'.format(entropy),
fontsize=20, ha='center', va='center')
axs[1, 1].axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
这个代码中,我们使用了`skimage`库中的`io`模块读取图像,并使用`numpy`和`matplotlib`进行数据处理和可视化。在计算灰度级频数和频率时,我们使用了`numpy`的`histogram`函数,然后将频数除以总数得到频率。在计算自信息和信息熵时,我们使用了公式:
$$
H(X)=-\sum_{i=1}^np(x_i)\log_2 p(x_i)
$$
其中 $p(x_i)$ 表示第 $i$ 个灰度级的频率。最后,我们使用`matplotlib`的`subplots`函数创建一个 2x2 的子图,显示原图、灰度级频数、自信息和信息熵。