基于图像信息熵的图像分类

引用信息论中信息熵可以区分不同信息源包含不同信息量的思想,解决图像分类的问题.在图像分类中为了节省计算时间,将每幅100×100像元图像化算为以5×5像元构成的区域,作为大像元的图像,大像元中25个像元特征值的均值作为一个大像元的特征值,本文的图像分类是在大像元图像上进行的.首先计算出每幅大像元图像的信息熵,按照已知信息将图像分为5类,在每一类别中以图像总数的1/4的原则确定该类图像的取样数目,由每一类别中每幅大像元图幅的信息熵,计算各类别大像元图像取样的信息熵均值.在这个基础上,选择3类图像作为一个组合,计算待检验图像的信息熵Hl,分别与3个取样信息熵的均值HCPa、HCPb、HCPc之间的绝对值 Δ1、Δ2、Δ3,其中 Δi的最小者所属的类别,便是待检验图像的类别.通过实验证明本文提出的大像元信息熵,用于图像分类是可行的、有潜力的.