なぜ、entropy 関数で画像のエントロピーが正しく計算できないのでしょうか？
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なぜ、entropy 関数で画像のエントロピーが正しく計算できないのでしょうか？
int16 型で定義される画像 (例えば、DICOM画像)のエントロピーを計算しようとしています。
entropy 関数は int16 型の入力をサポートしていないようですので、
>> entropy(double(int16))
と double 型にキャストして計算したところ、画像の複雑さから考えて極端に小さな値が算出されます。
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MathWorks Support Team
2017-1-27
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entropy 関数はサポートされるデータタイプがlogical, uint8, uint16, double 型であり int16 型はサポートしていません。
entropy 関数を実行しますと、内部で im2uint8 と呼ばれる関数で、入力データはまず uint8型へ
キャストされ、 その後 256 階調でヒストグラムが求められ各階調のデータ数を元にエントロピーが計算されます。
ここで、im2uint8 の仕様として、入力引数が
uint16型の場合、0 - 65535 までの値を 0 - 255 に量子化します。
double型の場合は、0 - 1 までの実数値を 0 - 255 までの値へ量子化されることになります。
今回エントロピーを計算されようとされている画像は double 型にキャストされておりますが、
1 以上の数値はすべて１として解釈されてしまい、結果エントロピーが小さく算出されたものと考えられます。
画像の最大値と最小値を確認して、値が収まるようにサポートしているデータ型に写像
（例えば、double型であれば最小値、最大値がそれぞれ 0、1 となるように正規化）した後に entropy 関数を実行してください。
上記目的の画像正規化には、 Image Processing Toolbox で提供される mat2gray 関数が利用できます。
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2017-1-27
2017-1-27
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