1) color information entropy
颜色信息熵
1.
Under this background, this paper presents a plankton image recognition based on wavelet decomposition and color information entropy.
该文提出一种基于小波分解结合颜色信息熵的浮游生物图像识别方法,提取图像的三层小波分解后系数的数学特征和四叉树分块后的颜色信息熵构造特征向量,采用相似度模型和K-近邻分类器对浮游生物图像进行分类。
2) color information
颜色信息
1.
This paper analyses the food and its color information,and then introduces recognition principle of color information.
分析了食品及其颜色信息 ,介绍了颜色信息识别原理。
2.
Especially, the authors propose a method for extracting a seal imprint by using its color information, and puts foward a method for the detection and recovery of missing pattern.
阐述了印章识别系统的预处理过程 ,包括图像的去噪、去背景、二值化、边缘提取等几个部分 ,其中的去背景部分采用了利用颜色信息提取印章的方法 ,并对其因污染而残缺的部分进行了修复。
3.
The color information in TV video signals and the unique color histogram are used in this system.
这套系统充分利用彩色图像的颜色信息和颜色直方图的唯一性,通过计算两帧图像之间简化的直方图距离来判断它们是否相似。
3) colour information
颜色信息
1.
Recording the red green and blue colour information of a colour positive film separatly on one or two holographic plates with a white light source and three code holograms and three light filters.
用单色激光同时再现出记录的三种颜色信息的光强分布 ,并将它们记录在同一张全息片上作成彩色全息图。
4) YCrCb color information
YCrCb颜色信息
1.
In this paper we present a new method, this method employs YCrCb color information to improve accuracy of block matching; by using this method we can dynamic tracking objects under the condition that the Illumination and backgruad is not good.
提出了一种利用YCrCb颜色信息提高块匹配精确度的运动估计方法,在对背景、光照等环境条件不是十分理想的条件下,利用这个方法我们可以动态跟踪一个物
5) Quantity of color Information
颜色信息量
6) color entropy
颜色熵
1.
Finally, the similarity of images was measured by Euclidean distance with the color entropy and texture entropy.
采用信息熵描述图像的颜色和纹理特征,构造图像信息熵元组,以"螺旋方式"重新编码,参与遗传操作,采用颜色熵和纹理熵联合的欧氏距离测量图像的相似性,提出一种设计遗传算子图像检索的方法。
补充资料：信息熵（informationentropy）
信息熵（informationentropy）
是信息论中信息量的统计表述。香农（Shannon）定义信息量为：`I=-Ksum_ip_ilnp_i`，表示信息所消除的不确定性（系统有序程度）的量度，K为待定常数，pi为事件出现的概率，$sump_i=1$。对于N个等概率事件，pi=1/N，系统的信息量为I=-Klnpi=KlnN。平衡态时系统热力学函数熵的最大值为$S=-ksum_iW_ilnW_i=kln\Omega$，k为玻尔兹曼常数，Wi=1/Ω为系统各状态的概率，$sum_iW_i=1$，Ω为系统状态数，熵是无序程度的量度。信息量I与熵S具有相同的统计意义。设K为玻尔兹曼常数k，则信息量I可称信息熵，为$H=-ksum_ip_ilnp_i$，信息给系统带来负熵。如取K=1，对数底取2，熵的单位为比特（bit）；取底为e，则称尼特。信息熵是生命系统（作为非平衡系统）在形成有序结构——耗散结构时，所接受的负熵的一部分。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条