图像压缩之后图像信息熵是变大还是减小了

无论是有损压缩还是无损压缩，压缩后的信息熵增大。因为压缩后，信息混乱程度降低，也就是冗余信息减少，图像信息熵增大。但是压缩到一定程度，图像信息熵会变为负数。也就是说压缩比会受到信息熵的约束。

排列熵matlab如何绘制出图像？可以使用Matlab中的函数pcolor()来绘制排列熵的图像。使用方法如下：

1 首先，准备好排列熵的数据，将其存储在一个矩阵中；

2 然后，使用pcolor()函数绘制图像，其参数为矩阵中的数据；

3 最后，使用colorbar()函数添加颜色条，以便更好地展示排列熵的图像。

熵是一种具有加和性的状态函数，体系的熵值越大则微观状态数Ω的越大，即混乱度越大！！

熵均大于等于零！

一个孤立系统的熵永远不会减少。它表明随着孤立系统由非平衡态趋于平衡态，其熵单调增大，当系统达到平衡态时，熵达到最大值。熵的变化和最大值确定了孤立系统过程进行的方向和限度，熵增加原理就是热力学第二定律。

熵：描述体系混乱度的状态函数叫做熵，用S表示。体系的状态一定，其微观状态数一定，如果用状态函数来表示混乱度的话，状态函数与与微观状态数Ω存在下列关系S=klnΩ,其中k=138×10－23J/K叫波尔兹曼常数。

可以通过计算的像素值来获取信息熵和平均梯度。

信息熵是用于衡量图像信息量大小的指标，可以通过计算图像像素值的分布情况来得到。一般情况下，图像信息熵越大，表示图像中包含的信息越丰富。平均梯度是用于衡量图像变化程度的指标，可以通过计算图像像素值之间的差异来得到。一般情况下，图像平均梯度越大，表示图像中的变化越剧烈。可以使用图像处理软件或编程语言中的相关函数来计算的信息熵和平均梯度。

除了信息熵和平均梯度，还有很多其他的图像特征可以用于描述和分析图像，例如灰度直方图、边缘检测、纹理特征等。

这个评价是相当难的啊,有多种方式,首先目视,融合后可视化是否更好,地面分辨率或者光谱分辨率是不是有所提高,但显然这种方式没有客观的评价指标,不好把握

还有,可以从信息熵,图像的平均梯度,以及灰度级差等来衡量,这个有待把握,看写论文吧,这个挺前沿的,可以多交流,我也是学遥感的,哈哈

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