图像的熵计算

资 源 简 介

图像的熵计算

详 情 说 明

图像熵是数字图像处理中衡量图像信息量的重要指标，它源自信息论中的熵概念。在图像融合领域，熵值常用于客观评价融合结果的质量。

图像熵的计算原理基于像素灰度值的概率分布。对于8位灰度图像，首先统计每个灰度级(0-255)出现的概率p_i，然后通过熵公式H=-Σ(p_i*log2(p_i))计算得出。熵值越高，表示图像包含的信息越丰富，对比度越好。

在实际应用中需要注意几个关键点： 计算前需要将彩色图像转换为灰度图像 概率统计时要考虑图像所有像素点 当某个p_i为0时，对应项按0处理（因为lim(x→0)xlogx=0）

这个指标特别适合用于评价多幅源图像融合后的结果质量。通常融合后的理想图像应该具有比任何单一源图像更高的熵值，这表明融合过程成功保留了源图像中的有效信息。当然，单独使用熵指标可能存在局限，实践中常与其他评价指标配合使用。