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《信息熵在图像处理特别是图像分割和图像配准中的应用信息与计算科学本科毕设论文.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、河北工程大学毕业设计(论文)摘要信息论是人们在长期通信实践活动中,由通信技术与概率论、随机过程、数理统计等学科相结合而逐步发展起来的一门新兴交叉学科。而熵是信息论中事件出现概率的不确定性的量度,能有效反映事件包含的信息。随着科学技术,特别是信息技术的迅猛发展,信息理论在通信领域中发挥了越来越重要的作用,由于信息理论解决问题的思路和方法独特、新颖和有效,信息论已渗透到其他科学领域。随着计算机技术和数学理论的不断发展,人工智能、神经网络、遗传算法、模糊理论的不断完善,信息理论的应用越来越广泛。在图像处理研究中,信息熵也越来越受到关注。为了寻找快速有效的图像处
2、理方法,信息理论越来越多地渗透到图像处理技术中。本文通过进一步探讨概论率中熵的概念,分析其在图像处理中的应用,通过概念的分析理解,详细讨论其在图像处理的各个方面:如图像分割、图像配准、人脸识别,特征检测等的应用。本文介绍了信息熵在图像处理中的应用,总结了一些基于熵的基本概念,互信息的定义。并给出了信息熵在图像处理特别是图像分割和图像配准中的应用,最后实现了信息熵在图像配准中的方法。关键词:信息熵,互信息,图像分割,图像配准40河北工程大学毕业设计(论文)AbstractInformationtheoryisanewinterdisciplinarysub
3、jectdevelopedinpeoplelong-termcommunicationpractice,combiningwithcommunicationtechnology,theoryofprobability,stochasticprocesses,andmathematicalstatistics.Entropyisameasureoftheuncertaintytheprobabilityoftheoccurrenceoftheeventintheinformationtheory,itcaneffectivelyreflecttheinfo
4、rmationeventcontains.Withthedevelopmentofscienceandtechnology,especiallytherapiddevelopmentofinformationtechnology,informationtheoryhasplayedamoreandmoreimportantroleinthecommunicationfield,becausetheideasandmethodstosolvetheproblemofinformationtheoryisunique,novelandeffective,in
5、formationtheoryhaspenetratedintootherareasofscience.Withthedevelopmentofcomputertechnologyandmathematicaltheory,continuousimprovementofartificialintelligence,neuralnetwork,geneticalgorithm,fuzzytheory,therearemoreandmoreextensiveapplicationsofinformationtheory.Intheresearchofimag
6、eprocessing,theinformationentropyhasattractedmoreandmoreattention.Inordertofindthefastandeffectiveimageprocessingmethod,informationtheoryisusedmoreandmorefrequentlyintheimageprocessingtechnology.Inthispaper,throughthefurtherdiscussiononconceptofentropy,analyzesitsapplicationinima
7、geprocessing,suchasimagesegmentation,imageregistration,facerecognition,featuredetectionetc.Thispaperintroducestheapplicationofinformationentropyinimageprocessing,summarizessomebasicconceptsbasedonthedefinitionofentropy,mutualinformation.Andtheinformationentropyofimageprocessinges
8、peciallyforimagesegmentationandimageregi