Compression 二元矩阵的熵测度
我有一个100*100的二进制矩阵，每个像素的概率由这个关系给出：Compression 二元矩阵的熵测度,compression,entropy,Compression,Entropy,我有一个100*100的二进制矩阵，每个像素的概率由这个关系给出： 我想知道如何计算这个图像的熵 根据给定的条件，可以相应地计算矩阵中每个条目的概率 例如，因为s（1,1）=0，s（1,2）=0，s（2,1）=0，所以可以使用该定理计算p（s（2,2）=0）和p（s（2,2）=1） 计算完所有条目的所有概率后，就可以通过计算期望值开始计算该图像的熵 熵由公式给出：-Sum（PlogP） 其中log是以2为底的对数，p是信息的概率。计算概率“0”后，矩阵中每个像素的“1”得到概率“0”，它将是：
我想知道如何计算这个图像的熵 根据给定的条件，可以相应地计算矩阵中每个条目的概率 例如，因为s（1,1）=0，s（1,2）=0，s（2,1）=0，所以可以使用该定理计算p（s（2,2）=0）和p（s（2,2）=1）
计算完所有条目的所有概率后，就可以通过计算期望值开始计算该图像的熵 熵由公式给出：
-Sum（PlogP）其中log是以2为底的对数，p是信息的概率。计算概率“0”后，矩阵中每个像素的“1”得到概率“0”，它将是：int probabilityofzero=1；对于（int i=0；概率的计算取决于给定的条件概率表。我不认为你在这里给出的代码能够准确地得到正确的概率。现在我意识到我错了的原因，因为每一位都依赖于其他位，所以我不能用这种方法计算。所以我想用扩展哈夫曼编码这个矩阵现在，我可以为使用扩展哈夫曼的每个像素计算1，0的概率。我想知道0在所有像素上的概率，那么我如何计算它呢？！我
ve将扩展哈夫曼应用于每个符号4位的数据，得到压缩比1.3（put i