matlab计算多尺度模糊熵

多尺度模糊熵可以用来衡量图像模糊程度的综合性指标，MATLAB中可以通过以下步骤计算多尺度模糊熵：

1、读取图像，并进行灰度化处理。可以使用imread和rgb2gray函数。

2、将图像进行不同尺度的高斯模糊处理，可以使用imgaussfilt函数。

3、对每个尺度的模糊图像计算熵值，可以使用entropy函数。

4、将每个尺度的熵值加权平均，得到多尺度模糊熵值。

下面是MATLAB代码实现：

img = imread('test.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

scales = [1 2 4 8 16]; % 不同尺度的高斯模糊
blur_imgs = zeros(size(gray_img,1), size(gray_img,2), length(scales));
for i = 1:length(scales)
blur_imgs(:,:,i) = imgaussfilt(gray_img, scales(i));
end

entropies = zeros(1, length(scales)); % 计算每个尺度的熵值
for i = 1:length(scales)
entropies(i) = entropy(blur_imgs(:,:,i));
end

weights = [0.1 0.2 0.4 0.2 0.1]; % 加权平均得到多尺度模糊熵
blur_entropy = dot(weights, entropies);

最后得到的blur_entropy即为图像的多尺度模糊熵值。