entropyfilt

Entropía local de la imagen en escala de grises

Sintaxis

J = entropyfilt(I)

J = entropyfilt(I,nhood)

Descripción

J = entropyfilt(I) devuelve la matriz, donde cada píxel de salida contiene el valor de entropía de la vecindad 9 por 9 alrededor del píxel correspondiente en la imagen de entrada.JI

Para los píxeles en los bordes de , utiliza relleno simétrico.Ientropyfilt En el relleno simétrico, los valores de los píxeles de relleno son un reflejo reflejado de los píxeles de borde en .I

J = entropyfilt(I,nhood) realiza el filtrado de entropía de la imagen de entrada utilizando la vecindad .Inhood

Ejemplos

Realizar filtrado de entropía

Este ejemplo muestra cómo realizar el filtrado de entropía mediante .entropyfilt Los píxeles más brillantes de la imagen filtrada corresponden a barrios de la imagen original con una entropía más alta.

Lea una imagen en el espacio de trabajo.

I = imread('circuit.tif');

Realice el filtrado de entropía utilizando .entropyfilt

J = entropyfilt(I);

Mostrar la imagen original y la imagen procesada.

imshow(I) title('Original Image')

figure imshow(J,[]) title('Result of Entropy Filtering')

Argumentos de entrada

I — Imagen a filtrar

matriz numérica

Imagen que se va a filtrar, especificada como una matriz numérica de cualquier dimensión. Si la imagen de entrada tiene más de dos dimensiones ( ), como para una imagen RGB, filtra todos los planos 2D a lo largo de las dimensiones superiores.ndims(I)>2entropyfilt

Tipos de datos: double | uint8 | uint16 | uint32 | logical

nhood — Barrio

true(9) (predeterminado) | matriz numérica | matriz lógica

Vecindario, especificado como una matriz numérica o lógica que contiene s y s.01 El tamaño de debe ser impar en cada dimensión.nhood

De forma predeterminada, utiliza la vecindad .entropyfilttrue(9) El elemento central del barrio es .floor((size(nhood) + 1)/2)

Para especificar vecindades de otras formas, como un disco, utilice la función para crear un objeto de elemento de estructuración de la forma deseada.strel A continuación, extraiga la vecindad de la propiedad del objeto de elemento de estructuración.neighborhood

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

Argumentos de salida

J — Imagen filtrada

matriz numérica

Imagen filtrada, devuelta como una matriz numérica del mismo tamaño que la imagen de entrada.I

Tipos de datos: double

Más acerca de

Entropía

La entropía es una medida estadística de aleatoriedad que se puede utilizar para caracterizar la textura de la imagen de entrada.

La entropía se define como -sum(p.*log2(p)), donde contiene los recuentos de histograma normalizados devueltos desde .pimhist

Sugerencias

• De forma predeterminada, utiliza dos ubicaciones para matrices lógicas. convierte cualquier otra clase para el cálculo del recuento de histogramas y utiliza 256 bins para que los valores de píxel sean discretos y se correspondan directamente con un valor bin.entropyfiltentropyfiltuint8

Referencias

[1] Gonzalez, R. C., R. E. Woods, and S. L. Eddins. Digital Image Processing Using MATLAB. New Jersey, Prentice Hall, 2003, Chapter 11.

Consulte también

entropy | imhist | rangefilt | stdfilt

Temas

• ¿Qué es el filtrado de imágenes en el dominio espacial?

Introducido antes de R2006a

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