说明：该算法是通过统计图像信息熵大小来评价的图像的清晰度。清晰的图像的熵大于模糊图像的熵。

模糊熵 算法清晰度 entropy-image 图像清晰度 图像模糊熵

说明：在很多图像处理的过程中，需要判别一个图像的清晰度，和图像分割结果的优劣，于是就引出了信息熵的概念，绝大多数时候，它都被用来作为评价图像的一个量化标准。

图像处理 信息熵 图像分割

说明：粗糙集进行评价时最后求信息熵，进而生成决策树。

粗糙集 评价 信息熵

说明：通过高斯核密度估计计算多元变量之间的互信息熵。

高斯核估计 density-estimation 互信息核 核估计 变量互信息

说明：求lena图像的信息熵，图像大小为256X256

256*256-图像 图像-熵 图像熵 lena图像大小 lena

说明：粗糙集属性约简，有各种函数，通过调用实现，程序是matlab源代码其详细描述了基于信息熵的算法实现，代码有非常详细的注释。

c matlab 代码 基于 信息

说明：运用信息论的知识求解图像的信息量也就是熵的算法。

信息熵-MATLAB 熵-matlab 图像-熵 图像的信息熵 信息熵

说明：属性约简的matlab代码：实现了基于信息熵、模糊信息熵；这些算法可以同时处理离散变量和数值变量，无须离散化。

基于熵离散化 信息熵约简 MATLAB-信息熵 模糊熵-代码 信息熵离散化

说明：可以用于求解两个信号的互信息、信息熵，并在此基础上求解广义相关系数。

信号-相关系数 广义信息熵 huxinxi 互信息 信息熵

说明：图像融合中的平均梯度、相关系数、信息熵、交叉熵、联合熵、均方误差、互信息、信噪比、峰值信噪比、均方根误差、空间频率、标准差、均值、扭曲程度、偏差指数等等。

图像融合 平均梯度 相关系数 信息熵 交叉熵 联合熵 均方误差 互信息 信噪比 峰值信噪比 均方根误差 空间频率 标准差 均值 扭曲程度 偏差指数