求lena图像的信息熵

资 源 简 介

求lena图像的信息熵

详 情 说 明

信息熵是衡量图像信息丰富程度的重要指标，常用于评估图像的复杂度。对于经典的256×256 Lena灰度图像，计算其信息熵的步骤如下：

灰度直方图统计：首先统计图像中每个灰度级（0-255）出现的频率，形成概率分布。例如，若某个灰度值出现100次，则其概率为100/(256×256)。

计算信息熵：基于香农熵公式，对每个灰度级的概率p_i计算其熵值贡献（-p_i×log₂p_i），最后将所有结果累加得到总熵值。熵值越高，说明图像包含的信息越丰富或越杂乱。

注意事项： 若图像为彩色，需先转换为灰度图或分别计算RGB通道熵值。 熵值结果通常在0-8之间（8位灰度图的理论最大值），Lena图像的实际熵值约为7.4左右，反映其纹理和细节的丰富性。

此方法可扩展应用于图像压缩评估、特征提取等领域。