Matlab2018a中计算图片二维信息熵的代码

简介：
本简介提供了一段用于在MATLAB 2018a版本中计算图像二维信息熵的代码示例。通过该代码，用户能够深入了解如何利用概率统计方法评估图像的信息内容和复杂度。适用于图像处理与分析领域研究者及开发人员使用。 图像的一维熵可以表示图像灰度分布的聚集特征，但无法反映其空间特性。为了更好地描述这种空间特性，在一维熵的基础上引入一个能体现灰度分布空间特性的指标来构建二维熵是必要的。这里选取邻域内的平均灰度值作为衡量标准，并与像素本身的灰度组成二元组 (i,j)，其中 i 表示像素的灰度值（0≤i≤255），j 则表示该位置周围区域的平均灰度值（0≤j≤255）。这样，(i, j) 就能够全面反映某特定像素及其邻近区域内的整体特征。f(i,j) 表示此二元组出现的概率，N 代表图像尺寸大小。根据这一构造形成的二维熵不仅能够揭示图像的信息量，还可以强调像素位置的灰度信息以及其周围环境中的分布特性。