基于香农熵的多级阈值图像压缩——附带MATLAB代码

基于香农熵的多级阈值图像压缩——附带MATLAB代码

图像压缩是数字图像处理中非常重要的一环，因为它能够大幅度减少图像所占用的存储空间。在本文中，我们将介绍一种基于香农熵的多级阈值图像压缩算法，并提供相应的MATLAB代码。该算法可以适用于灰度图像和彩色图像的压缩。

首先，在进行图像压缩之前，我们需要了解一下香农熵的概念。香农熵是对信息量的度量，用于衡量一个信息源的平均信息量的大小。在图像处理中，我们可以把图像看作是一个信息源，每个像素点代表一段信息。香农熵越小，说明这个信息源中的信息相关性越强，反之亦然。

在本算法中，我们采用基于阈值的方法实现压缩。具体而言，我们将图像分成多个子块，然后针对每个子块计算出它们的香农熵值，接着将子块内的像素值按照一定的阈值进行二值化处理。当像素值小于阈值时，我们将其设定为0；反之，我们将其设定为1。这样就可以大幅度地减少图像所需存储的空间，而且不会对图像质量造成太大的损失。

下面是基于香农熵多级阈值图像压缩的MATLAB代码实现：

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