给定图像的局部 Rényi 熵在四个等距方向上计算，并用于确定图像熵的 von Mises 分布参数。 von Mises 分布的浓度参数 κ 及其适应度参数 φ 似乎适合定义某些特定图像失真（例如高斯模糊或加性高斯噪声）中的图像质量评估度量。 可以在S. Gabarda和G.Cristóbal的“通过von Mises分布进行的无参考图像质量评估”中找到详细信息。 社会。 是。 A，卷。 29, No. 10 / 2012 年 10 月。/

适用对象：灰度图像（8 bit） 参照论文：《Threshold selection using Rényi's entropy》 使用说明：直接运行脚本文件testRenyiEntropyThresholding.m即可，具体见注释

matlab代码，包含功能：计算互信息、香农熵、Renyi熵、条件熵、加权熵、加权互信息等。用法举例： >> y = [1 1 1 0 0]'; >> x = [1 0 1 1 0]'; >> mi(x,y) %% mutual information I(X;Y) >> h(x) %% entropy H(X) >> condh(x,y) %% conditional entropy H(X|Y) >> h( [x,y] ) %% joint entropy H(X,Y) >> joint([x,y]) %% joint random variab