信息熵

最新推荐文章于 2025-07-17 21:37:07 发布
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本文详细阐述了信息熵的概念及其特性需求，通过使用log函数来映射概率和信息熵的过程。同时介绍了log以2为底的传统通用做法，以及可以使用其他数作为底的情况。

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上图中说明了信息熵的特性需求，而log符合他的需求，遂用log映射概率和信息熵。log以2为底为传统通用做法，也可以用别的数。

 

 

信息量理解、信息熵公式的推导
爱学习的大孩子
05-27 1万+
1， 了解信息熵先弄明白信息量的概念 信息量是指信息多少的量度。 信息量有两个重要的特点： (1)一个事件的信息量与这个事件发生的概率是呈负相关的。这个很好理解，就拿生活中的例子来说，越大概率事件所涵盖的信息量越小，如：晴天的早上太阳从东边升起，这可以说是一个必然事件，给我们带来的信息几乎为零。如：国足踢进了世界杯，对于这种几乎不可能的小概率事件，人们估计都会想把它搞清楚，想把他们搞清楚需要的...
信息熵公式的由来（转）
qq_15906905的博客
07-10 979
作者：忆臻链接：https://www.zhihu.com/question/22178202/answer/161732605来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 首先我们要区分信息量和信息熵的区别。 下面根据我的理解一步一步引出信息熵及其公式的来源： 信息熵的公式 先抛出信息熵公式如下： <img...
【图像质量评价指标】图像熵（Image Entropy） —— 熵值饱和现象
最新发布
shinuone的博客
07-17 1193
图像熵是一种基于信息论的度量指标，用于评估图像灰度分布的复杂性和信息含量。
信息熵公式的推导过程
10-22 1156
首先定义一个事件的信息量：假设某个事件A发生的概率是p(A)，则该事件的信息量定义为I(A) = -log(p(A))。而信息熵越小，表示随机变量的不确定性越小，包含的信息量也越少。将第2步中的信息量的定义代入第5步的公式，可以得到H(X) = -Σpi * log(pi)。由于事件A的概率是p(A)，那么事件A不发生的概率就是1-p(A)。根据信息量的定义，事件A不发生的信息量为I(¬A) = -log(1-p(A))。权重即对应事件的概率，因此X的信息熵的定义为H(X) = Σpi * I(xi)。
信息熵公式的来源
秦刚刚的博客
12-26 1272
信息熵公式的来源 之所以会写这篇博客，是因为在上一篇博客： 秦刚刚的机器学习成长之路之决策树总结 https://blog.youkuaiyun.com/yzcjwddbdgg/article/details/85251353 中，决策树在进行特征选择的时候用到了信息增益和信息增益比，这两者的本质就是信息熵公式。 在网上看了很多相关讲解，我个人觉得通过以下几篇文章就能很好的弄清楚这一问题： http...
MATLAB实现信息熵
06-29
在信息技术和数据处理领域，信息熵是一个至关重要的概念，它度量了信息的不确定性或信息的平均信息量。MATLAB作为一个强大的数值计算环境，提供了丰富的工具和函数来实现各种数学和统计计算，包括信息熵的计算。下面...
图像信息熵_信息熵_图像二维熵_图像；一维信息熵；二维信息熵；互信息_
09-30
在图像处理领域，信息熵是一种衡量图像复杂度和不确定性的重要指标。它源于信息论，由克劳德·香农在1948年提出。在本主题中，我们将深入探讨一维和二维信息熵以及互信息的概念，并结合给定的`Hx.m`文件，推测这是一...
信息熵_C++_图像信息熵C++_
09-28
在计算机科学领域，尤其是图像处理和数据分析中，信息熵是一个重要的概念。它是衡量信息不确定性的度量，由信息论的创始人克劳德·香农在1948年提出。本篇文章将深入探讨信息熵的基本原理，以及如何使用C++语言来...
图像信息熵的matlab代码_matlab图像处理_图像信息熵_
10-02
在图像处理领域，信息熵是一个重要的概念，它用于衡量图像的灰度分布均匀性。信息熵越高，图像的灰度分布越均匀；反之，如果信息熵较低，图像可能呈现出更集中的灰度值。本篇将详细介绍如何使用MATLAB进行图像信息熵...
英文文本信息熵的计算_编程_计算_熵_信息熵_英文文本的信息熵_
10-02
在IT领域，信息熵是一个非常重要的概念，尤其在数据处理、编码理论和信息论中扮演着核心角色。本文将深入探讨如何使用C++编程语言来计算一篇英文文本的信息熵。 首先，我们需要理解信息熵的基本原理。信息熵是信息...
OpenCV实现最大熵
05-28
opencv3.2实现的最大熵，算是一种二值化的方法，还算好用。要求五十个字的简介，所以下面都是废话了。没啥实际意义
matlab信息熵代码-FogDetect:基于OpenCViOS上的雾检测
05-19
matlab信息熵代码 一. 前言： 当年在武大电信院做毕业设计的时候，我的导师希望我用C代码完成彩色图像的雾霾程度评价，如果时间允许，能够开发出一款APP完成移动端的实现。很可惜，当时我对于iOS开发一无所知，时间不允许我完成移动端的实现，但是完成了Windows端的实现，利用MFC做了一个毕业设计展示。还记得当时花了很多时间研究图像处理，一步一步实现每一个算法细节，辛苦却可以感受到满满的收获。 花了很长时间利用下班时间自学iOS,技术还是很渣，希望大家能够勉强看得下去我的文章。 图像中雾霾程度的评价是图像增强处理的第一步，从方法上可以分为主观评价方法和客观评价方法，前者凭感知者主观感受评价;后者依据模型给出的量化指标或参数衡量。客观评价的目标使得评价模型准确地反映人眼视觉感知的主观评价。本课题研究基于自然场景统计特征(NSS)和其他感知特征的雾霾浓度评价研究，使得对于输入的图像，准确输出评价值。 先给展示一下demo 操作步骤： 选取图片，然后可以从手机相册中选择一张图片，也可以拍照 可以修改尺寸大小，点击完成 点击雾霾程度分析的button，就可以看到给出这张图片的雾霾程度的客观
信息熵和公式推导
qq_44633208的博客
06-05 444
文章目录信息熵参考资料 信息熵 参考资料
信息熵公式的详细讲解
qq_44822951的博客
10-24 8694
信息熵的公式 设X是一个取有限个值的离散随机变量 其概率分布如下 则随机变量X的熵可以表示为 这个公式是如何来的？ 下面我将为大家详细介绍一下 首先介绍一个概念——信息量 。信息量是对信息的一个度量。信息量跟一件事情所发生的概率有关。 通常而言一件事情发生的概率越大，那它产生的信息就越小。 举个例子: 假如我是一个每天都按时上学的乖孩子 某个普通的星期一 我跟妈妈说:妈妈我去上学了 妈妈继续做她手里的事情说 哦，注意安全 但是如果我跟妈妈说 妈妈我今天不去上学了 妈妈可能反应比较大 问 为什么不去上
图像信息熵（一维熵 二维熵）opencv实现
czwcc的博客
10-21 5179
图像信息熵（一维/二维），opencv实现思路、方式，性能实测
在OpenCV里实现计算图像信息熵
大坡3D软件开发
11-13 4953
在对图像进行编码处理过程中，很自然就会出现一个问题：表示一幅图像的灰度级到底需要多少比特？也就是说不丢失信息的情况下是否存在一个最小数据来说明已经足够充分地描述这幅图像。信息熵可以衡量变量的不确定性，变量的不确定性越大，熵也就越大。因此信息论里提供了计算信息熵的公式： 在图像里，由于是采用二进制表示，所以是基于2为底的对数，可以采用下面的代码来计算这个公式的值，这值就是表示变长编码时，平均码...
信息熵公式
qq_45008831的博客
09-23 545
小明不知道选择题ABCD是哪个选项时，小红告诉小明“D选项是错的”，提供了0.415 bits信息；再告诉小明“A选项时错的”，提供了0.585 bits信息；再告诉小明“B选项是错的”，提供了1 bit信息。明明每次告诉小明的都是一个错误选项，可三次提供给小明的信息量不一样？ 问1：信息如何量化的？ 问2：为什么信息还有单位？ 回想：质量、温度、速度等物理量有单位，信息也是一个物理量 既然信息消除的是不确定性，那么就选择另一个事件的不确定性作为参照事件，当想要测量其他事件的不确定性，就看待测事件的不确定性
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