精细复合多尺度排列熵matlab代码

精细复合多尺度排列熵（MPE)是一种用于图像分析的特征提取方法。这种方法可以将图像分割成多个尺度，并计算每个尺度上图像像素的排列熵。MATLAB是一种强大的数值计算和编程工具，可以用于实现MPE算法。

要实现精细复合多尺度排列熵的MATLAB代码，首先需要将图像按照不同的尺度进行分解。可以使用图像金字塔（pyramid）的方法来实现这一步骤。例如，使用impyramid函数可以将图像逐级降采样，并创建一个包含特定尺度图像的金字塔。

接下来，对于每个尺度，需要计算图像的像素排列熵。可以使用im2col函数将图像的像素块转换成列，然后通过计算这些列的排列熵来获取尺度上的排列熵。

最后，可以将每个尺度上的排列熵组合起来，得到整个图像的精细复合多尺度排列熵。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何实现精细复合多尺度排列熵的MATLAB代码：

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 设置金字塔尺度
scales = 1:5;

% 初始化排列熵矩阵
mpe = zeros(size(image));

% 对每个尺度进行计算
for scale = scales
    % 金字塔分解
    pyramid = impyramid(image, 'reduce');
    
    % 图像排列熵计算
    blocks = im2col(pyramid, [3 3]);
    permutations = perms(1:9);
    block_counts = histcounts(blocks, 1:size(permutations,1)+1);
    p = block_counts ./ sum(block_counts);
    entropy = -sum(p .* log2(p));
    
    % 更新排列熵矩阵
    mpe = mpe + entropy;
    
    % 缩小图像尺寸
    image = pyramid;
end

% 显示结果
imshow(mpe, []);

需要注意的是，上述代码是一个简化的示例，并未包含完整的输入验证和参数处理。实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和扩展。