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entropyfilt

회색조 영상의 국소 엔트로피

설명

예제

J = entropyfilt(I)는 배열 J를 반환합니다. 여기서 각각의 출력 픽셀은 입력 영상 I의 각 픽셀 주변의 9×9 이웃에서의 엔트로피 값을 포함합니다.

I의 테두리에 있는 픽셀의 경우 entropyfilt는 대칭 채우기를 사용합니다. 대칭 채우기에서 채우기 픽셀의 값은 I의 테두리 픽셀을 대칭 복사한 것입니다.

J = entropyfilt(I,nhood)는 이웃 nhood를 사용하여 입력 영상 I의 엔트로피 필터링을 수행합니다.

예제

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이 예제에서는 entropyfilt를 사용하여 엔트로피 필터링을 수행하는 방법을 보여줍니다. 필터링된 영상에서 더 밝은 픽셀은 원래 영상에서 엔트로피가 더 높은 이웃에 해당합니다.

영상을 작업 공간으로 읽어 들입니다.

I = imread('circuit.tif');

entropyfilt를 사용하여 엔트로피 필터링을 수행합니다.

J = entropyfilt(I);

원래 영상과 처리된 영상을 표시합니다.

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.

입력 인수

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필터링할 영상으로, 임의의 차원의 숫자형 배열로 지정됩니다. 입력 영상이 3차원 이상이면(ndims(I) > 2)(예: RGB 영상) entropyfilt가 더 높은 차원을 따라 모든 2차원 평면을 필터링합니다. 데이터형이 doublesingle인 경우 I의 명암 값은 [0, 1] 범위 내에 있어야 합니다.

데이터형: double | uint8 | uint16 | uint32 | logical

이웃으로, 01을 포함하는 숫자형 배열 또는 논리형 배열로 지정됩니다. nhood의 크기는 각 차원에서 홀수여야 합니다.

기본적으로, entropyfilt는 이웃 true(9)를 사용합니다. 이웃의 중앙 요소는 floor((size(nhood) + 1)/2)입니다.

다른 모양(예: 원판)의 이웃을 지정하려면 strel 함수를 사용하여 원하는 형태의 구조 요소 객체를 만드십시오. 그런 다음 구조 요소 객체의 neighborhood 속성에서 이웃을 추출합니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

출력 인수

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필터링된 영상으로, 입력 영상 I와 크기가 같은 숫자형 배열로 반환됩니다. J의 데이터형은 double입니다. 입력 영상 I가 이진 영상(logical형)인 경우, J 값은 [0, 1] 범위 내에 있습니다. I의 그 외 모든 데이터형의 경우 J 값은 [0, 8] 범위 내에 있습니다.

데이터형: double

세부 정보

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엔트로피

엔트로피는 입력 영상의 텍스처 특성을 나타내는 데 사용할 수 있는, 임의성에 대한 통계적 측정값입니다.

엔트로피는 -sum(p.*log2(p))로 정의되는데, 여기서 pimhist에서 반환된 정규화 히스토그램 도수를 포함합니다.

  • 기본적으로 entropyfilt는 논리형 배열에서는 두 개 Bin을 사용합니다. entropyfilt는 픽셀 값이 이산 값이 되고 Bin 값에 바로 일치하도록 히스토그램 도수 계산에서 다른 클래스를 uint8형으로 변환하고 256개 Bin을 사용합니다.

  • 입력 영상 I가 회색조 영상인 경우, J의 값은 일부 Image Processing Toolbox™ 함수에서 double형 영상에 필요로 하는 [0, 1] 범위를 초과할 수 있습니다. J를 이러한 함수에 대한 입력 인수로 전달하려면, rescale 함수를 사용하여 J의 값을 [0, 1] 범위로 다시 스케일링합니다.

참고 문헌

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

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