熵和直方图

Question

我尝试从我的工作区读取文件，并使用灰度级的直方图计算每个图像带的顺序之一的熵。这是我的尝试，我可以读取.mat与负载功能文件

clc 
I = load('file.mat'); 
E = entropy(I); 
hist(E); 
figure 
plot(E); 

更新： 这是代码：

I = load('file.mat'); 
E = zeros(1,size(I,3)); 

for idx = 1 : size(I,3) 
    %// Calculate PDF 
    chan = I(:,:,idx); 
    h = imhist(chan); 

end 

现在，我得到这个错误：

再次

感谢自定义任何帮助

Answer 1

回想一下，熵（香）定义为：

在这种情况下，b = 2。你需要做的是假设我们有一个灰度图像，我们需要找到图像的概率分布函数，然后使用上面的定义来计算我们的熵。 MATLAB中的entropy命令已经为我们做到了这一点，但是从您的意见中，您想要从最初的原则来做到这一点。只需按照上面列出的步骤操作即可。因此，对于灰度图像，我们首先需要通过imhist获取图像的直方图，然后通过图像中的像素总数将其归一化，以获得概率分布函数。

因此，如果您的图像加载到im是灰度，你这是怎么计算熵：

%// Grab image data 
im = I.indian_pines_corrected; 

%// Calculate PDF 
h = imhist(I); 
h = h/numel(I); 

%// Set any entries in the PDF that are 0 to 1 so log calculation works 
h(h == 0) = 1; 

%// Calculate entropy 
E = -sum(h.*log2(h)); 

---

上面的代码经过我们提出的逻辑。但是，请查看第三行代码。概率分布函数中的任何条目都是0，因此计算结果会生成一个无效数字，因此为使log函数安全地将其设置为0，我们将PDF中的任何值设置为0到1，以便log(1) = 0。本质上，熵计算将忽略这些条目，以便我们可以正确计算该值。

因为你有一个颜色图像，所有你需要做的就是把每个颜色通道作为一个单独的灰度图像，所以我们可以使用上面的代码并遍历每个通道。只需将每个颜色通道提取为灰度图像，然后计算每个颜色通道的熵。因此，假设I是彩色图像：

%// Grab image data 
im = I.indian_pines_corrected; 

E = zeros(1,size(I,3)); 

for idx = 1 : size(I,3) 
    %// Calculate PDF 
    chan = I(:,:,idx); 
    h = imhist(chan); 
    h = h/numel(chan); 

    %// Find any entries in the PDF that are 0 to 1 so log calculation works 
    h(h == 0) = 1; 

    %// Calculate entropy 
    E(idx) = -sum(h.*log2(h)); 
end 

E将是一个阵列，其中每个元件会告诉你为每个颜色通道的熵。因此，第一个元素将是第一个通道的熵（红色），第二个元素将是第二个（绿色），依此类推。