提出一种利用最小交叉熵优化方法的矢量量化分类算法， 将矢量的分类问题转化为最小失真函数估计问题，通过关联随机迭代算法逼近最优值，以更好的减小量化误差。-A minimum cross-entropy optimization of the use of methods of classification of vector quantization algorithm, the classification of the vector into the issue of minimum-dist

实现最小交叉熵 最大熵 OTSU算法的小程序 简单实用-Minimum cross entropy maximum entropy OTSU algorithm procedure is simple and practical

包括灰度调制法融合(graymodulate)、对比度调制法融合(contrastmodulate)、正交多项式变换法(independencemulti)（及改进算法(independencemultiadd)）融合和彩色融合(colorfusion)及对融合图像的评价——熵（entropy）和交叉熵（cross_entropy）。在MATLAB7.0下可正常运行，并给出融合结果，操作简便。-Including gray scale modulation fusion (graymodulat

最大熵交叉算法图像分割后面不知道要说什么直接加字的-max-2d ok

本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。，设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法，使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the background, and information entropy