粗視化情報エントロピーによるグレースケール画像の定量化
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概要
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Quantitative characterizations of gray scale images of typical patterns ware carried out by calculating, information entropies. We calculated the information entropy (H_<gs>) of the coarse grainined gray scale patterns by changing the size of coarse graining(s). Typical patterns were constructed by changing both a basic figure and its spatial distributions. Our attempt is to characterize the gray scale images by the graph of Hgs vs. s. We demonstrated that the shape of the graph of H_<gs> vs. s could distinguish among typical patterns.
- 福井大学の論文
- 2005-09-30
著者
-
井上 敬章
福井大学工学研究科
-
平田 隆幸
福井大学工学研究科
-
平田 隆幸
福井大学 工学部 知能システム工学科
-
平田 隆幸
福井大 工
-
平田 隆幸
福井大学大学院 工学研究科 知能システム工学専攻
-
井上 敬章
福井大学大学院工学研究科知能システム工学専攻
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