图像阈值分割中最小熵法的MATLAB实现代码

以下是最小熵法的MATLAB实现代码：

function [threshold, max_entropy] = min_entropy_threshold(image)
% 计算图像的最小熵阈值
% 输入：image：灰度图像矩阵
% 输出：threshold：最小熵阈值
%      max_entropy：最大熵值

histogram = imhist(image); % 计算图像的直方图

% 计算每个灰度级的概率分布
prob = histogram / sum(histogram);

% 初始化最小熵和最小熵阈值
min_entropy = realmax;
threshold = 0;

% 遍历所有可能的阈值
for i = 1 : 255
    % 分割图像
    c1 = prob(1:i);
    c2 = prob(i+1:end);
    
    % 计算每个子图像的概率分布
    p1 = sum(c1) / sum(prob);
    p2 = sum(c2) / sum(prob);
    
    % 计算每个子图像的熵
    e1 = -sum(c1 .* log2(c1 + eps));
    e2 = -sum(c2 .* log2(c2 + eps));
    
    % 计算加权平均熵
    entropy = p1 * e1 + p2 * e2;
    
    % 如果当前熵值比最小熵值小，则更新最小熵值和阈值
    if entropy < min_entropy
        min_entropy = entropy;
        threshold = i;
    end
end

max_entropy = -min_entropy; % 计算最大熵值

这段代码实现了最小熵法阈值分割的算法，通过计算每个可能的阈值下的子图像的熵值，从中选取最小熵值的阈值作为最终的阈值。函数的输入参数为灰度图像矩阵，输出参数为最小熵阈值和最大熵值。