针对无线传感网络中数据融合需求的多样性，提出了一种新的簇内数据融合方法。该方法基于信息熵可反映节点数据分布的统计特性，首先对节点内数据并查集的信息熵进行最大寻优、自动确定融合的上下限阈值，完成节点局部数据融合；同时考虑簇内信息分布的空间特性，对簇内二维信息熵进行最大寻优，并由此确定簇内数据融合的阈值、实现冗余数据过滤；最后就该方法与传统的数据融合策略进行了仿真比较。实验结果验证了该方法简单，可有效实现全局数据融合，显著降低节点能耗。

输入彩色图像，转化为灰度图像后，进行图像信息熵（一维和二维）、互信息等计算和对比分析。

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。

计算一副RGB图像的二维信息熵，具有详细的注释。可以正常运行。 matlab版本的

matlab 分割采用二维信息熵的方法将图像分割出来，程序简单易懂，运行速度令人满意，有做图像分割的可以下载来用，原理是根据信息量的大小进行切割。