多尺度模糊熵算法matlab代码

多尺度模糊熵算法是一种用于图像处理的算法，可以用来评估图像的局部模糊程度。该算法可以通过计算图像在不同尺度下的模糊熵来获取图像的模糊信息。

以下是一个简单的Matlab代码实现多尺度模糊熵算法：

function entropy = multiscaleBlurEntropy(image, scales)
% image: 输入的图像
% scales: 多尺度的尺度因子

% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);

% 获取图像的尺寸大小
[height, width] = size(grayImage);

% 初始化多尺度模糊熵
entropy = zeros(height, width);

% 遍历图像的每个像素点
for i = 1:height
    for j = 1:width
        % 初始化灰度直方图
        histogram = zeros(256, 1);
        
        % 遍历每个尺度
        for k = 1:length(scales)
            % 计算每个尺度下的模糊图像
            blurredImage = imgaussfilt(grayImage, scales(k));
            
            % 获取当前像素点的灰度值
            grayValue = blurredImage(i, j);
            
            % 更新灰度直方图
            histogram(grayValue + 1) = histogram(grayValue + 1) + 1;
        end
        
        % 计算多尺度模糊熵
        probability = histogram / sum(histogram);
        entropy(i, j) = -sum(probability .* log2(probability + eps));
    end
end

end

在上述代码中，首先将输入图像转换为灰度图像，然后遍历图像的每个像素点。对于每个像素点，应用多个尺度的高斯模糊操作，并计算相应模糊图像中当前像素点的灰度直方图。最后，根据灰度直方图计算多尺度模糊熵。

请注意这只是一个简单的示例代码，可以根据具体的需求进行相应的修改和改进。