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

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 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

内容简单明了，在MATLAB中实现的图像融合质量评价的信息熵计算

对于numeric类型的数据，基本贝叶斯分类算法并不能直接应用。对于需要分类的数据，首先按照信息熵进行离散化后。之后对于处理过后的数据，使用基本贝叶斯分类算法进行训练和分类。