JAVA熵代码 JaVa代码

用java实现基于纹理的图像检索(灰度共生矩阵)

1、图像的特征可分为两个层次，包括低层视觉特征，和高级语义特征。低层视觉特征包括纹理、颜色、形状三方面。语义特征是事物与事物之间的关系。

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2、stats = graycoprops(glcm， properties)：从灰度共生矩阵glcm计算静态属性。glcm是m*n*p的有效灰度共生矩阵。如果glcm是一个灰度共生矩阵的矩阵，则stats是包括每个灰度共生矩阵静态属性的矩阵。

3、对于灰度共生矩阵的理解，需要明确几个概念：方向，偏移量和灰度共生矩阵的阶数。计算纹理特征第一步，就是将多通道的图像(一般指RGB图像)转换为灰度图像，分别提取出多个通道的灰度图像。

4、步骤如下：依次打开ENVI-Filter-Texture-occurrence -measures打开了一个对话框，open按钮选择要处理的图像。加载图像后点击OK又出现了一个对话框。选择计算纹理参数类型。有均值，协方差，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能有效描述纹理特征，它对一个区域内的中心像素和相邻像素的差值选取合适的闽值进行二值化，从而得到局部二元图。

6、对于每个像素点，把你得到的这些特征串成一个向量，然后把这些向量作为FCM的输入，对每个像素进行分类。如果定义两个类，一个是分割对象目标，另一个是背景，那么分类的结果就是图像分割的结果了。

求图像的熵，在许多场合下都有应用，也可以有多种编写程序的方法，下面介绍作者编写的一个图像熵的函数yentropy()，可以直接调用。可以用于求图像的局部熵，也可以求其整体熵。

你说的对。应该除。p(i，j) = x(i，j) / ∑i，jx(i，j) 是对的。概率，起码加起来应该等于让你乘起来的【p(i，j) = x(i，j)∑i，jx(i，j) 】，是和你开玩笑吧。。

信息熵的计算公式为H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2，1/P(xi)) ] = -∑P(xi)log(2，P(xi)) (i=1，2，..n)。1948年，香农提出了“信息熵”的概念，才解决了对信息的量化度量问题。

1、每个类都有一个默认的构造方法，但是一旦用户显示的定义了构造方法，则系统默认的构造方法就不会生成了。Java 接口接口（英文：Interface），在JAVA编程语言中是一个抽象类型，是抽象方法的集合，接口通常以interface来声明。

2、在Java中，类的定义是： class 类名，通常，我们在Java 中提到class，就是指类的意思。

3、Java方法是语句的集合，它们在一起执行一个功能。方法是解决一类问题的步骤的有序组合方法包含于类或对象中方法在程序中被创建，在其他地方被引用方法的优点使程序变得更简短而清晰。有利于程序维护。

4、方法声明包括方法名、返回类型和外部参数。其中参数的类型可以是简单数据类型，也可以是复合数据类型（又称引用数据类型）。对于简单数据类型来说，java实现的是值传递，方法接收参数的值，但不能改变这些参数的值。

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