说明：对图像的融合结果进行评价，有均值，标准偏差，熵，梯度，相关系数，光谱扭曲度

图像融合评价 图像光谱评价 光谱扭曲度 图像融合 ronghejieguopingjia

说明：编写一个程序，对输入的图像进行哈夫曼编码，显示原图像的熵、编码后的平均码字长度、并能够根据编码重建出图像。 Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。

图像 哈夫曼 编码

说明：在很多图像处理的过程中，需要判别一个图像的清晰度，和图像分割结果的优劣，于是就引出了信息熵的概念，绝大多数时候，它都被用来作为评价图像的一个量化标准。

图像处理 信息熵 图像分割

说明：基于像素点的全局阈值法求图像的分割实现方法有五种：最小极值法，最优阈值法，最大方差方法，最大熵法，迭代法

最优阈值法 matlab最大熵法 最大熵-分割 最大熵阈值法 全局阈值法

说明：由于拍摄条件和拍摄技术的限制，有些拍摄出来的图像模糊不清，很多特征不明显，因此丢失了图像的很多重要信息。在这种情况下，图像处理技术变得非常重要。图像增强的目的在于对图像中某些特征或边缘信息进行加强，突出有价值的信息。本程序是利用最大熵原理进行图像对比度增强，注释清楚，简单易懂。

matlab 图像 原理 进行 利用 增强 最大 对比度

说明：完整的图像加密算法以及对此算法加密结果的性能分析：像素之间相关性，图像的信息熵，以及NPCR,UACI。

图像加密算法 性能分析 像素相关性 图像信息熵 NPCR UACI

说明：本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。设计合理的准则改进了图像的全自动分...

k-means算法 信息熵 自动分割图像

说明：为了客观和定量的评价上述不同融合方法用于多聚焦图像融合的性能，根据图像自身统计特性对其进行评价，在无标准参考图像的情况下选取均清晰度即平均梯度、空间频域、信息熵、标准差四个参数综合评价各方法的融合性能。

同融合方法 多聚焦图像融合 清晰度 平均梯度 空间频域 信息熵 标准差 融合性能

说明：根据图像四个方向的共发矩阵，求取四个灰度共发矩阵的熵，求熵的均值生成特征矩阵，通过聚类分析实现图像的纹理分割。

纹理特征 灰度分割 matlab纹理分割 特征图像生成 纹理分割-matlab

说明：由熵的定义做计算

c++ 图像 计算