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一个计算信息熵的完整功能类。设计互信息，熵，信息增益，条件熵等等功能。-A calculation of the full functionality of class information entropy. Design of mutual information, entropy, information gain, conditional entropy and more.
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1928年, George D. Birkhoff提出了著名的美学度量公式measure = order/complexity.但是order和complexity具体如何计算并没有给出。本文在Shannon信息论的基础上，提出了基于Shannon entropy和kolmogorov complexity的美学度量。作者认为他们“on a promising track with a sound theoretical basis, which not only extends but wil
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图像配准在医学图像处理领域是一项重要的技术，对临床诊断和治疗起着越来越重要的作用。尽管对
这方面的研究已经展开多年，但目前的主要方法仍然存在不足之处，急需改进，以便更好的应用于临床实践。
本文主要针对现在流行的基于最大互信息量的配准方法展开讨论和研究。在此基础上提出了相同重叠区域下的配准框架，在此框架下，将一些统计相似性配准算法统一为基于最小条件熵的图像配准算法。通常称为归一化互信息配准的方法。-Image registration in medical image processing
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求解熵求解信息熵，各种条件熵，联合熵求解熵求解 信息熵，各种条件熵，联合熵-Solving entropy solving information entropy, and various conditional entropy, joint entropy solving entropy solving information entropy, the various conditional entropy, joint entropy solution entropy solving inf
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读取lena图像，通过opencv计算lena图像的条件熵和联合熵-Read lena image, calculating lena image by opencv conditional entropy and joint entropy
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针对lena图像求取图像R,G，B三个通道的信息熵，条件熵等-Lena image strike image for R, G, B three channels of information entropy, conditional entropy, etc.
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