可以计算图像信息熵的代码，很好用哦，可以下下来进行一些图像处理

图象的一维熵可以表示图像灰度分布的聚集特征，却不能反映图像灰度分布的空间特征，为了表征这种空间特征，可以在一维熵的基础上引入能够反映灰度分布空间特征的特征量来组成图像的二维熵。 选择图像的邻域灰度均值作为灰度分布的空间特征量，与图像的像素灰度组成特征二元组，记为(i,j)，其中i表示像素的灰度值(0<=i<=255)，j表示领域灰度均值(0<=j<=255)，即可 反应某像素位置上的灰度值与其周围像素的灰度分布的综合特征，其中f(i,j)为特征二元组(i,j)出现的频数，N为图像的尺度，定义离散的图像二维熵为： 依此构造的图像二维熵可以在反映图像所包含的信息量的前提下，突出反映图像中像素位置的灰度信息和像素邻域内灰度分布的综合特征。

关于求熵、相对熵、互信息的C语言一般算法，好资源大家共享！

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用.信息熵可以表征图像的灰度信息,并用以区分图像中的目标和背景.文中研究了最大熵法的分割效果、对数熵的运算时间,然后使用指数熵代替对数熵,并对二维最大熵法进行了改进,在结合大津法的同时,加入了4邻域外像素灰度的信息.实验结果表明本文所用方法可有效缩短计算时间、突出边缘特征、提高阈值自动选择的准确性和鲁棒性.

图像分割，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度，颜色，纹理等，而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。 基于信息熵的一类方法被广泛应用到图像分割领域，比如最大熵，最大交叉熵，最小交叉熵等。本文研究了基于Tsallis熵的多阈值图像分割算法，通过利用图像的灰度直方图信息，近似拟合灰度的概率分布函数，然后设定目标函数，目标函数最大化对应的阈值就是最佳阈值，相比传统算法，Tsallis熵的阈值分割方法，能够克服一定的噪声干扰，同时避免了单阈值的问题，能够分割多个感兴趣区域。 本文最后在matlab环境中进行真实图像的分割实验，结果表明，这种方法能够较好的克服图像细节分割不准的问题，同时能够针对多个灰度级别进行分割，大大提高分割的准确率。

该文档包含数字图像处理(冈萨雷斯第三版)中的图像压缩实验（图像基本压缩、霍夫曼编码、霍夫曼解码）实验，包含整个实验过程和原理解释，以及详细的执行代码。代码复制后可在matlab中直接运行。

matlab信息熵代码 校创-利用机器学习实现“烟雾病”诊断 说明 该仓库用于 兰州大学-物理科学与技术学院-ML校创项目 使用 成员：钮博恒、魏弘量、吴若岑、王悦晨、张峰瑞 本次校创旨在 从具体的项目中，相互学习。大家应该都是第一次参与校创/使用GitHub合作，如有任何建议或问题，均可以在仓库专门区域，或者是qq群中提出:beaming_face_with_smiling_eyes: 4月2日更新 我跟俞老师联系了一下，他表示确实需要计算多种熵，所以目前主要在于搜集熵计算方法，不仅要了解算法，还要给出代码实现。我们最后拿到的是3+1维（空间+时间）的时间序列，熵算法分为时域和频域，所以还涉及到数值傅里叶变换，这个后面再说。我大概查了下，表格中给出的算法基本上在谷歌上可以查到具体的代码，但是读懂原理，理解代码可能还是比较费劲。 现分配如下： 钮博恒和王悦晨：Time domain entropy全部 吴若岑：Renyi entropy 魏弘量：Spectral entropy 张峰瑞：Tsallis entropy 文章我已经查了一些了，在article文件夹里，可以直接参考。大家查的时候依据自己搜索习惯来查吧，知网啥的我没去看。 最后以md文

针对Markowitz的均值-方差模型的缺陷，用信息熵代替方差度量风险，用反映资金的增值速度的增值熵代替均值，提出了一种新型投资组合模型――最小信息熵-最大增值熵模型，并通过多目标决策方法中的模糊集理论对模型进行求解。同时，给出了通过引入权重系数，将原模型转化为了具有单一目标函数的求解方法。最后通过上海证券交易所的实际数据验证了模型的可行性和有效性。

可直接运行

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