JAVA熵代碼 JaVa代碼

用java實(shí)現(xiàn)基于紋理的圖像檢索(灰度共生矩陣)

1、圖像的特征可分為兩個(gè)層次，包括低層視覺(jué)特征，和高級(jí)語(yǔ)義特征。低層視覺(jué)特征包括紋理、顏色、形狀三方面。語(yǔ)義特征是事物與事物之間的關(guān)系。

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2、stats = graycoprops(glcm， properties)：從灰度共生矩陣glcm計(jì)算靜態(tài)屬性。glcm是m*n*p的有效灰度共生矩陣。如果glcm是一個(gè)灰度共生矩陣的矩陣，則stats是包括每個(gè)灰度共生矩陣靜態(tài)屬性的矩陣。

3、對(duì)于灰度共生矩陣的理解，需要明確幾個(gè)概念：方向，偏移量和灰度共生矩陣的階數(shù)。 計(jì)算紋理特征第一步，就是將多通道的圖像(一般指RGB圖像)轉(zhuǎn)換為灰度圖像，分別提取出多個(gè)通道的灰度圖像。

4、步驟如下：依次打開(kāi)ENVI-Filter-Texture-occurrence -measures打開(kāi)了一個(gè)對(duì)話框，open按鈕選擇要處理的圖像。加載圖像后點(diǎn)擊OK又出現(xiàn)了一個(gè)對(duì)話框。選擇計(jì)算紋理參數(shù)類型。有均值，協(xié)方差，熵，等等。

5、回答：局部二值模式(LBP)最早由ojala等人于2002年提出[1]； LBP能有效描述紋理特征，它對(duì)一個(gè)區(qū)域內(nèi)的中心像素和相鄰像素的差值選取合適的閩值進(jìn)行二值化，從而得到局部二元圖。

6、對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)，把你得到的這些特征串成一個(gè)向量，然后把這些向量作為FCM的輸入，對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行分類。如果定義兩個(gè)類，一個(gè)是分割對(duì)象目標(biāo)，另一個(gè)是背景，那么分類的結(jié)果就是圖像分割的結(jié)果了。

如何用C++語(yǔ)言計(jì)算一幅圖像信息的熵

求圖像的熵，在許多場(chǎng)合下都有應(yīng)用，也可以有多種編寫(xiě)程序的方法，下面介紹作者編寫(xiě)的一個(gè)圖像熵的函數(shù)yentropy()，可以直接調(diào)用?？梢杂糜谇髨D像的局部熵，也可以求其整體熵。

你說(shuō)的對(duì)。應(yīng)該除。p(i，j) = x(i，j) / ∑i，jx(i，j) 是對(duì)的。概率，起碼加起來(lái)應(yīng)該等于讓你乘起來(lái)的【p(i，j) = x(i，j)∑i，jx(i，j) 】，是和你開(kāi)玩笑吧。。

信息熵的計(jì)算公式為H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2，1/P(xi)) ] = -∑P(xi)log(2，P(xi)) (i=1，2，..n)。1948年，香農(nóng)提出了“信息熵”的概念，才解決了對(duì)信息的量化度量問(wèn)題。

java編程中的方法是什么意思?

1、每個(gè)類都有一個(gè)默認(rèn)的構(gòu)造方法，但是一旦用戶顯示的定義了構(gòu)造方法，則系統(tǒng)默認(rèn)的構(gòu)造方法就不會(huì)生成了。Java 接口 接口（英文：Interface），在JAVA編程語(yǔ)言中是一個(gè)抽象類型，是抽象方法的集合，接口通常以interface來(lái)聲明。

2、在Java中，類的定義是 ： class 類名 ，通常，我們?cè)贘ava 中提到class，就是指類的意思。

3、Java方法是語(yǔ)句的集合，它們?cè)谝黄饒?zhí)行一個(gè)功能。方法是解決一類問(wèn)題的步驟的有序組合 方法包含于類或?qū)ο笾?方法在程序中被創(chuàng)建，在其他地方被引用 方法的優(yōu)點(diǎn) 使程序變得更簡(jiǎn)短而清晰。 有利于程序維護(hù)。

4、方法聲明包括方法名、返回類型和外部參數(shù)。其中參數(shù)的類型可以是簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)類型，也可以是復(fù)合數(shù)據(jù)類型（又稱引用數(shù)據(jù)類型）。對(duì)于簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)類型來(lái)說(shuō)，java實(shí)現(xiàn)的是值傳遞，方法接收參數(shù)的值，但不能改變這些參數(shù)的值。

標(biāo)題名稱：JAVA熵代碼 JaVa代碼
文章位置：http://muchs.cn/article22/depiijc.html

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