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fuzzy_entropyfuzzy_entropyFuzzyEntropyfuzzy_entropyFuzzyEntropyFuzzyEntropy (Operator)

Name

fuzzy_entropyfuzzy_entropyFuzzyEntropyfuzzy_entropyFuzzyEntropyFuzzyEntropy — Fuzzy-Entropie von Regionen.

Signatur

fuzzy_entropy(Regions, Image : : Apar, Cpar : Entropy)

Herror fuzzy_entropy(const Hobject Regions, const Hobject Image, const Hlong Apar, const Hlong Cpar, double* Entropy)

Herror T_fuzzy_entropy(const Hobject Regions, const Hobject Image, const Htuple Apar, const Htuple Cpar, Htuple* Entropy)

Herror fuzzy_entropy(Hobject Regions, Hobject Image, const HTuple& Apar, const HTuple& Cpar, double* Entropy)

Herror fuzzy_entropy(Hobject Regions, Hobject Image, const HTuple& Apar, const HTuple& Cpar, HTuple* Entropy)

double HRegion::FuzzyEntropy(const HImage& Image, const HTuple& Apar, const HTuple& Cpar) const

HTuple HRegionArray::FuzzyEntropy(const HImage& Image, const HTuple& Apar, const HTuple& Cpar) const

void FuzzyEntropy(const HObject& Regions, const HObject& Image, const HTuple& Apar, const HTuple& Cpar, HTuple* Entropy)

HTuple HImage::FuzzyEntropy(const HRegion& Regions, Hlong Apar, Hlong Cpar) const

HTuple HRegion::FuzzyEntropy(const HImage& Image, Hlong Apar, Hlong Cpar) const

void HOperatorSetX.FuzzyEntropy(
[in] IHUntypedObjectX* Regions, [in] IHUntypedObjectX* Image, [in] VARIANT Apar, [in] VARIANT Cpar, [out] VARIANT* Entropy)

VARIANT HImageX.FuzzyEntropy(
[in] IHRegionX* Regions, [in] Hlong Apar, [in] Hlong Cpar)

VARIANT HRegionX.FuzzyEntropy(
[in] IHImageX* Image, [in] Hlong Apar, [in] Hlong Cpar)

static void HOperatorSet.FuzzyEntropy(HObject regions, HObject image, HTuple apar, HTuple cpar, out HTuple entropy)

HTuple HImage.FuzzyEntropy(HRegion regions, int apar, int cpar)

HTuple HRegion.FuzzyEntropy(HImage image, int apar, int cpar)

Beschreibung

fuzzy_entropyfuzzy_entropyFuzzyEntropyfuzzy_entropyFuzzyEntropyFuzzyEntropy berechnet die Entropy einer Fuzzy Menge. Hierbei wird das Bild als eine Fuzzy Menge betrachtet. Die Entropy bewertet, wie gut das Bild ein schwarzes bzw. weißes Bild annähert. Sie wird durch folgende Gleichung definiert:

wobei MxN die Dimension des Bildes und h(l) das Histogramm des Bildes ist. Außerdem
Hier ist u(x(m,n)) eine Zugehörigkeitsfunktion (siehe fuzzy_perimeterfuzzy_perimeterFuzzyPerimeterfuzzy_perimeterFuzzyPerimeterFuzzyPerimeter), die die Fuzzy-Menge definiert. Dabei gelten für die Parameter die gleiche Bedingungen wie in fuzzy_perimeterfuzzy_perimeterFuzzyPerimeterfuzzy_perimeterFuzzyPerimeterFuzzyPerimeter.

Achtung

fuzzy_entropyfuzzy_entropyFuzzyEntropyfuzzy_entropyFuzzyEntropyFuzzyEntropy erwartet, dass die Region RegionsRegionsRegionsRegionsRegionsregions vollständig innerhalb der angegebenen Domäne liegt. Andernfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Parallelisierung

Parameter

RegionsRegionsRegionsRegionsRegionsregions (input_object)  region(-array) → objectHRegionHRegionHRegionHRegionXHobject

Regionen in den das Merkmal bestimmt werden soll.

ImageImageImageImageImageimage (input_object)  singlechannelimage → objectHImageHImageHImageHImageXHobject (byte)

Bild für die Grauwerte (Fuzzy-Zugehörigkeitswerte).

AparAparAparAparAparapar (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Anfang der Fuzzyfunktion

Defaultwert: 0

Wertevorschläge: 0, 5, 10, 20, 50, 100

Typischer Wertebereich: 0 ≤ Apar Apar Apar Apar Apar apar ≤ 255 (lin)

Minimale Schrittweite: 1

Empfohlene Schrittweite: 5

CparCparCparCparCparcpar (input_control)  integer → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (integer) (int / long) (Hlong) (Hlong) (Hlong) (Hlong)

Ende der Fuzzyfunktion.

Defaultwert: 255

Wertevorschläge: 50, 100, 150, 200, 220, 255

Typischer Wertebereich: 0 ≤ Cpar Cpar Cpar Cpar Cpar cpar ≤ 255 (lin)

Minimale Schrittweite: 1

Empfohlene Schrittweite: 5

Restriktion: Apar <= Cpar

EntropyEntropyEntropyEntropyEntropyentropy (output_control)  real(-array) → HTupleHTupleHTupleVARIANTHtuple (real) (double) (double) (double) (double) (double)

Fuzzy Entropy einer Region.

Beispiel (HDevelop)

* To find a Fuzzy Entropy from an Image
read_image(Image,'monkey')
fuzzy_entropy(Trans,Trans,0,255,Entro)

Beispiel (C)

/* To find a Fuzzy Entropy from an Image */
read_image(&Image,'monkey') ;
fuzzy_entropy(Trans,Trans,0,255,&Entro) ;

Beispiel (HDevelop)

* To find a Fuzzy Entropy from an Image
read_image(Image,'monkey')
fuzzy_entropy(Trans,Trans,0,255,Entro)

Beispiel (HDevelop)

* To find a Fuzzy Entropy from an Image
read_image(Image,'monkey')
fuzzy_entropy(Trans,Trans,0,255,Entro)

Beispiel (HDevelop)

* To find a Fuzzy Entropy from an Image
read_image(Image,'monkey')
fuzzy_entropy(Trans,Trans,0,255,Entro)

Beispiel (HDevelop)

* To find a Fuzzy Entropy from an Image
read_image(Image,'monkey')
fuzzy_entropy(Trans,Trans,0,255,Entro)

Ergebnis

fuzzy_entropyfuzzy_entropyFuzzyEntropyfuzzy_entropyFuzzyEntropyFuzzyEntropy liefert den Wert 2 (H_MSG_TRUE), falls die Parameter korrekt sind. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Siehe auch

fuzzy_perimeterfuzzy_perimeterFuzzyPerimeterfuzzy_perimeterFuzzyPerimeterFuzzyPerimeter

Literatur

M.K. Kundu, S.K. Pal: „Automatic selection of object enhancement operator with quantitative justification based on fuzzy set theoretic measures“; Pattern Recognition Letters 11; 1990; pp. 811-829.

Modul

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