二值图像熵和交叉熵的计算

资 源 简 介

二值图像熵和交叉熵的计算

详 情 说 明

二值图像熵与交叉熵是图像处理中的重要指标，尤其在分割任务中可作为量化评估标准。熵用于衡量图像信息的不确定性，而交叉熵则能反映分割结果与真实标签间的差异。

对于二值图像，熵的计算基于像素值的概率分布。首先统计图像中0和1的占比，分别作为两个类别的概率，再通过熵公式计算其信息量。交叉熵则需要参考真实标签分布，计算预测分割结果与真值之间的差异程度，值越小说明分割越准确。

在实际应用中，可将熵或交叉熵作为损失函数的一部分，结合阈值法、区域生长等分割算法迭代优化。例如在Matlab中，通过遍历不同阈值计算对应熵值，选择使熵最大化的阈值作为分割点；或利用交叉熵指导神经网络训练，提升分割精度。

值得注意的是，单纯依赖熵可能受噪声干扰，通常需配合形态学处理或空间信息约束。交叉熵则更适用于有监督场景，需确保真值标签的准确性。