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信息熵是指信息的混乱程度，从这面角度来说，是越小越好分类
图片无论是有损压缩还是无损压缩，压缩后的信息熵增大。因为图片压缩后，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。
基本计算公式是未H=-LOG2(P)。
信息熵的计算公式，H(x)=E[I(xi)]=E[log(2，1/P(xi))]=-∑P(xi)log(2，P(xi))(i=1，2，..n)。其中，x表示随机变量，与之相对应的是所有可能输出的集合，定义为符号集，随机变量的输出用x表示。P(x)表示输出概率函数。变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大。信息熵是数学方法和语言文字学的结合，基本计算公式是未H=-LOG2(P)。其中，H表示信息熵，P表示某种语言文字的字符出现的概率，LOG2是以二为底的对数，用的是二进制，因而，信息熵的单位是比特（BIT，即二进制的0和1）。信息熵值就是信息熵的数值。
0⩽H(p)。
熵（entropy）是表示随机变量不确定性的度量，设X是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为P(χ=xi)=pi，i=1，2，…，n。
熵只依赖于X的分布，与X的取值无关，当均匀分布时，熵值最大，由于均匀分布时，限定越小，不确定性越大，熵取最大值。
扩展资料：
注意事项：
1、一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明被传播得更广泛，或者说被引用的程度更高。可以认为从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。
2、对信息的销毁是一个不可逆过程，所以销毁信息是符合热力学第二定律的。而产生信息，则是为系统引入负（热力学）熵的过程。所以信息熵的符号与热力学熵应该是相反的。
3、通常一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量可以根据其出现的概率来度量，一个系统在不受其他影响的条件下会自发的向熵值增大的方向变化。
参考资料来源：百度百科-信息熵
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