Я прочитал файл изображения в такой массив
A = imread(fileName);
и теперь я хочу рассчитать энтропию Шеннона. Реализация энтропии Шеннона, найденная в maltab, представляет собой анализ энтропии на уровне байтов, который считает, что файл состоит из 256 уровней байтов.
wentropy(x,'shannon')
Но мне нужно выполнить анализ энтропии биграмм, который должен будет просмотреть файл, состоящий из 65536 уровней. Может ли кто-нибудь предложить мне хороший способ сделать это.
Энтропию случайной величины можно рассчитать по следующей формуле: 
Где p(x) это Prob(X=x).
Учитывая набор n наблюдений (x1, x2, .... xn), вы затем вычисляете P(X=x) для диапазона всех значений x (в вашем случае это будет между (0 and 65535), а затем суммируете все значения. Самый простой способ сделать это - использовать hist
byteLevel = 65536
% count the observations
observationHist = hist(observations, byteLevel);
% convert to a probability
probXVal = observationHist ./ sum(observationHist);
% compute the entropy
entropy = - sum( probXVal .* log2(probXVal) );
На файловом обмене есть несколько реализаций этого, которые стоит проверить.
Примечание: откуда вы взяли, что wentropy использует 256-байтовые уровни? Я не вижу этого нигде в доках? Помните, что в Matlab пиксели цветного изображения имеют 3 канала (R, G, B), каждый из которых требует 8 бит (или 256 байтовых уровней?).
Кроме того, поскольку каждый канал связан между [0 256), вы можете создать сопоставление между P(R=r,G=g,B=b) и P(X=x) следующим образом:
data = imageData(:,:,1);
data = data + (imgData(:,:,2) * 256);
data = data + (imgData(:,:,3) * 256 * 256);
Я считаю, что вы можете использовать data для расчета общей энтропии изображения, где каждый канал независим.
[0, 2^24). Не совсем понятно, что на самом деле хочет сделать ОП.
- person slayton; 12.11.2012
Преобразуйте цветное изображение с уровнями «65536» в серое изображение с уровнями «256» и рассмотрите оценку энтропии.
