图像一维熵的计算方法

资 源 简 介

图像一维熵的计算方法

详 情 说 明

图像一维熵是衡量图像信息丰富程度的重要指标，其核心思想源自信息论中的香农熵。在图像处理中，熵值越高代表纹理越复杂，信息量越大。以下是实现的关键逻辑：

灰度化处理 若输入为彩色图像，需先转换为灰度图。常规方法是加权平均RGB通道（如R0.299 + G0.587 + B*0.114），将三维色彩空间压缩至一维灰度值。

构建直方图 统计灰度图中每个像素强度（0-255）出现的频次，得到256维的直方图数组。这一步本质是计算各灰度级的概率分布基础。

概率归一化 将直方图频次除以图像总像素数（宽度×高度），得到每个灰度级出现的概率p(i)。需注意处理零概率值（如log运算时的边界情况）。

熵值计算 根据香农公式，遍历所有非零概率的灰度级，累加-p(i)*log2(p(i))。最终结果即为图像一维熵，单位通常为比特（bits）。该值反映像素强度的随机性，适用于图像对比度分析、分割预处理等场景。

扩展思考：二维熵（结合像素空间关系）能更精准描述纹理特征，但计算复杂度显著增加。实际应用中需权衡精度与效率需求。