Entropy of order q (depending on the information contained in a sequence of gray levels of length q) and the conditional entropy of an image are defined. The existing definition of global entropy is found to be its special case when q = 1.

Using these definitions, two algorithms for image thresholding (object-background classification) are formulated and implemented with the help of its co-occurrence matrix. The superiority of these algorithms is experimentally demonstrated for a set of images.

Die Entropie der Ordnung q (abhängig von der Information, die in einer Folge von Grauwerten der Länge q enthalten ist) und die bedingte entropie eines Bildes werden definiert. Die bekannte Definition der globalen Entropie erscheint als Spezialfall mit der Ordnung q = 1.

Unter Verwendung dieser Definitionen werden zwei Algorithmen zur Klassifikation von Bildobjekt und Hintergrundrauschen durch Anlegen von Schwellen im Bil formuliert und realisiert mit Hilfe der Matrix der Verbund-Ereignisse (“co-occurence matrix”). Die Überlegenheit dieser Algorithmen wird dür eine Reihe von Bildern Experimentell nachgewiesen.

On définit dans cet article l'entropie d'ordre q (c'est-à-dire dépendant d'une séquence de niveaux de gris de longueur q) et l'entropie conditionelle d'une image. On montre que la définition d'entropie globale, telle qu'elle existe actuellement, correspond au cas particulier q = 1.

A partir de ces définitions sont formulés deux algorithmes pour le seuillage d'images (classification objet-fond);​ ils sont implémentés à l'aide de la matrice de co-occurence. La supériorité de ces algorithmes est démontrée expérimentalement sur une série d'images.