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指纹识别
- 摘要：指纹识别技术在各个领域的应用已经逐渐成熟，本文基于信息论中的互信息，在指纹识别的特征选取和识别提出自己的一些想法。 1 引言 指纹是人终身不变的生理特征之一，因其具有惟一性、稳定性以及方便性等独特的特点，使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识别技术。 指纹识别系统处理的流程中，指纹图像预处理是第一个处理环节，我沿用已经成熟的去噪，二值化，滤波，细化，对其进行预处理。 互信息作为最终的识别准则来进行指纹的识别。 2 指纹的预处理 般自
zds
- 基于最大信息熵原理，对灰度图像进行阈值分割-Based on maximum entropy principle, the gray-scale image threshold segmentation
MI
- 利用MATLAB计算两张图像的信息熵及其互信息.-calculate the entropy of information calculate the mutual information of two information.
image-quality-evaluation
- 该matlab代码主要用于计算图像的边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。- calculate the uation average gradient, edge strength, information entropy, gray are Value, stan
image_entrophy
- 256级灰度图像信息熵MATLAB代码，图像像素是离散的-256 grayscale image information entropy MATLAB code, image pixels is discrete
entropy_fuzzy_threshold
- 算法步骤： （1） 计算图像直方图，灰度级为Ns，图像的平均灰度值为Tc； （2） 分别计算第一个灰度级和其余灰度级的信息熵并求和，前两个灰度级和其余灰度级的信息熵并求和，以此类推计算Ns个和； （3） 找到H在Tc附近最大值的位置Tenf即为阈值； （4） 图像中大于阈值的像素置1，其余置0而实现二值分割。 算法的核心：信息熵越大越有不确定性，分割出的图片越好。(Algorithm steps: (1) the his