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entropyfilt

Entropía local de una imagen en escala de grises

Descripción

ejemplo

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

Para los píxeles en los bordes de I, entropyfilt utiliza relleno simétrico. En el relleno simétrico, los valores de los píxeles de relleno son un reflejo de espejo de los píxeles de los bordes en I.

J = entropyfilt(I,nhood) realiza un filtrado de entropía de la imagen de entrada I usando el entorno nhood.

Ejemplos

contraer todo

Este ejemplo muestra cómo realizar filtrados de entropía mediante entropyfilt. Los píxeles claros de la imagen filtrada corresponden con entornos en la imagen original con entropía mayor.

Lea una imagen en el espacio de trabajo.

I = imread('circuit.tif');

Realice filtrado de entropía mediante entropyfilt.

J = entropyfilt(I);

Muestre la imagen original y la imagen procesada.

imshow(I)
title('Original Image')

Figure contains an axes object. The axes object with title Original Image contains an object of type image.

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

Figure contains an axes object. The axes object with title Result of Entropy Filtering contains an object of type image.

Argumentos de entrada

contraer todo

Imagen que se desea filtrar, especificada como arreglo numérico de cualquier dimensión. Si la imagen de entrada tiene más de dos dimensiones (ndims(I) > 2), como en el caso de una imagen RGB, entonces entropyfilt filtra todos los planos 2D a lo largo de las dimensiones superiores. En el caso de tipo de datos double y single, los valores de intensidad de I deben estar en el rango [0, 1].

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

Entorno, especificado como arreglo numérico o lógico que contiene valores de 0 y 1. El tamaño de nhood debe ser impar en cada dimensión.

De forma predeterminada, entropyfilt usa el entorno true(9). El elemento central del entorno es floor((size(nhood) + 1)/2).

Para especificar entornos de otras formas, como un disco, use la función strel para crear un objeto de elemento estructurante con la forma deseada. Después, extraiga el entorno de la propiedad neighborhood del objeto de elemento estructurante.

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

Argumentos de salida

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Imagen filtrada, devuelta como arreglo numérico del mismo tamaño que la imagen de entrada, I. El tipo de datos de J es double. Si la imagen de entrada I es una imagen binaria (tipo de datos logical), los valores de J se encuentran en el intervalo [0, 1]. Para cualquier otro tipo de datos de I, los valores de J se encuentran en el intervalo [0, 8].

Tipos de datos: double

Más acerca de

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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 p contiene los recuentos de histograma normalizados devueltos de imhist.

Sugerencias

  • De forma predeterminada, entropyfilt usa dos bins para arreglos lógicos. entropyfilt convierte cualquier otra clase en uint8 para el cálculo de recuento de histograma y usa 256 bins de forma que los valores de píxel sean discretos y se correspondan directamente con un valor de bin.

  • Si la imagen de entrada I es una imagen en escala de grises, entonces los valores de J pueden exceder el intervalo [0, 1] que algunas funciones de Image Processing Toolbox™ esperan para imágenes de tipo double. Para pasar J como argumento de entrada a estas funciones, use la función rescale para volver a escalar los valores de J al intervalo [0, 1].

Referencias

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

Capacidades ampliadas

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

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