matlab视觉熵代码

时间: 2023-11-04 20:05:37 浏览: 56
根据提供的引用内容,可以了解到MATLAB中计算图像熵的代码。视觉熵是一种用于衡量图像信息量的指标,它可以用于图像分割、图像压缩等领域。下面是MATLAB中计算图像熵的代码: clc clear close all %--------------------------------- %求一幅图像的熵值 %--------------------------------- I=imread('rice.png'); %读取图像 [C,L]=size(I); %求图像的规格 Img_size=C*L; %图像像素点的总个数 G=256; %图像的灰度级 H_x=0; nk=zeros(G,1);%产生一个G行1列的全零矩阵 for i=1:C for j=1:L Img_level=I(i,j)+1; %获取图像的灰度级 nk(Img_level)=nk(Img_level)+1; %统计每个灰度级像素的点数 end end for k=1:G %循环 Ps(k)=nk(k)/Img_size; %计算每一个像素点的概率 if Ps(k)~=0; %如果像素点的概率不为零 H_x=-Ps(k)*log2(Ps(k))+H_x; %求熵值的公式 end end H_x %显示熵值 以上代码可以计算一幅图像的熵值,其中使用了图像的灰度级和像素点的概率来计算熵值。
相关问题

matlab 样本熵代码

根据引用提供的信息,该作者对一系列熵特征提取进行了封装,其中包括样本熵。以下是样本熵的MATLAB代码实现: function [SampEn]=sampen(X,M,r) % X: time series; % M: embedding dimension; % r: tolerance; N=length(X); % create matrix XMat=zeros(N-M+1,M); for i=1:N-M+1 XMat(i,:)=X(i:i+M-1); end % calculate Euclidean distance DMat=zeros(N-M+1,N-M+1); for i=1:N-M+1 for j=i:N-M+1 DMat(i,j)=max(abs(XMat(i,:)-XMat(j,:))); DMat(j,i)=DMat(i,j); end end % count similar patterns B=zeros(1,N-M); for i=1:N-M B(i)=length(find(DMat(i+1:N-M+1,i)<=r))-1; end % calculate SampEn SampEn=-log(sum(B)/length(B)); end 其中,X为时间序列,M为嵌入维度,r为容差。函数返回样本熵SampEn的值。

matlab样本熵代码实现

以下是一个MATLAB的样本熵代码实现的示例: ```matlab function H = SampleEntropy(N, m, r, input) for i = 1 : length(input) for j = 1 : N - m + 1 temp = input(i, j : j + m - 1); A = []; for k = 1 : N - m + 1 if k ~= i dist = max(abs(temp - input(k, j : j + m - 1))); if dist <= r A = [A; k]; end end end C(i, j) = length(A); end end B = sum(C); H = -sum(B .* log(B / size(C,2))) / size(C, 2); end ``` 这个代码实现了样本熵的计算。在这段代码中,输入参数包括N(样本长度)、m(子序列长度)、r(相似度阈值)和input(样本数据序列)。代码通过遍历每个输入样本,计算子序列之间的距离,然后根据相似度阈值筛选出符合要求的子序列,最后统计每个子序列的数量。最终,样本熵的值通过加权平均计算得到。 这个代码示例可以帮助你理解如何使用MATLAB实现样本熵的计算,并为你在相关领域的工作提供代码实现的基础。你可以根据自己的需要,对代码进行适当修改和实验。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [样本熵及其matlab实现方法](https://blog.csdn.net/weixin_44463965/article/details/130672201)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Matlab基础应用学习笔记.md](https://download.csdn.net/download/weixin_52057528/88284511)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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