RGB格式文件三通道分量的熵计算
已知RGB测试文件test.rgb中，像素三通道分量排列方式为BGRBGR……
将文件在软件flexHEX下打开（如下图）。
分析图像文件大小为（10进制）
12288 (0x0000-0x2FFF) ×16 (字节/行) = 196608 (字节)
同时，将其换算为像素数与通道数量
196608 (字节) = 256 × 256 × 3
印证了文件分辨率大小为256×256，同时每个像素为3通道分量。
利用指针方式定位文件内像素块，从而实现遍历；并通过定义数组的统计方法，计算三通道分量熵值。
#include<iostream>
#include<math.h>
#include<malloc.h>
using namespace std;
int main()
{
FILE *fp1=NULL;
fp1=fopen("test.rgb","rb");
unsigned char *Y_buffer1;
Y_buffer1 =(unsigned char*)malloc(3*256*256);
fread(Y_buffer1,1,3*256*256,fp1);
unsigned char *ptr=Y_buffer1;
unsigned int r[256]={
};
unsigned int g[256]={
};
unsigned int b[256]={
};
for(int i(0);i<(256*256);i++)
{
b[*(ptr)]+=1;
g[*(ptr+1)]+=1;
r[*(ptr+2)]+=1;
ptr+=3;
}
double rf[256]={
};
double gf[256]={
};
double bf[256]={
};
for(int j(0);j<256;j++)
{
rf[j]=(double)r[j]/256/256;
gf[j]=(double)g[j]/256/256;
bf[j]=(double)b[j]/256/256;
}
double re=0;
double ge=0;
double be=0;
for (int a(0);a<256;a++)
{
if (rf[a]!=0)
re=re-rf[a]*log(rf[a])/log(2);
if (gf[a]!=0)
ge=ge-gf[a]*log(gf[a])/log(2);
if (bf[a]!=0)
be=be-bf[a]*log(bf[a])/log(2);
}
cout<<"图像r分量的熵为 "<<re<<endl;
cout<<"图像g分量的熵为 "<<ge<<endl;
cout<<"图像b分量的熵为 "<<be<<endl;
cout<<"\n具体概率分布详见同文件夹下result.txt文件\n";
FILE* data=fopen("result.txt","w");
fprintf(data,"\tR分量\tG分量\tB分量\n");
fprintf(data,"熵值\t%f\t%f\t%f\n",re,ge,be);
fprintf(data,"\n概率分布\n");
fprintf(data,"幅度取值\tR分量\tG分量\tB分量\n");
for (int i = 0;i < 256; i++)
{
fprintf(data,"%d\t%f\t%f\t%f\n",i,rf[i],gf[i],bf[i]);
}
fclose(data);
free(Y_buffer1);
fclose(fp1);
}
运行后输出熵计算结果：
图像r分量的熵为 7.22955
图像g分量的熵为 7.17846
图像b分量的熵为 6.85686
具体概率分布详见同文件夹下result.txt文件
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Process exited after 0.1368 seconds with return value 0
请按任意键继续. . .
同时输出result.txt文件，以记录每个像素的每个通道分量的概率值。
实验完毕。