matlab视觉熵代码

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：

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 ]