基于熵的无监督分割质量评价——E

E准则结合信息论与最小描述符原理,通过衡量区域熵和区域间熵评估图像分割质量。区域熵反映区域内亮度特征的一致性,区域间熵则用于惩罚小熵情况。低E值表示高分割质量。该方法适用于无监督分割质量评价。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

        E:是一个基于信息论和最小描述符MDL(minimum description length principle)的评价准则。它定义“区域熵”作为区域内一致性的评价度量,定义“区域间熵”(能判定哪个像素属于哪个区域)来惩罚“区域内熵”较小的情况。

区域熵(region entropy)

给定一个分割图  为区域j内所有与亮度(luminance)特征有关的值的集合, 为区域j内像素个数 为区域j内亮度特征值m的个数,区域j的熵定义为:

                     

评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值