自信息和信息熵的计算方法，需要自行编码实现，不能直接调用第三方软件包。可编写为相应函数，供以后实验再次使用。代码中需包含适量注释，说明求解思路和过程。 1. 计算图像的自信息和信息熵，需包含下述步骤： (1)读入一幅图像 (2)计算图中每个灰度级的频数、频率 (3)从频率出发计算该图像的自信息、信息熵 (4)可视化显示原图、灰度级频数、自信息和信息熵

好的，以下是基于Python的代码实现，用于计算图像的自信息和信息熵，并可视化显示。注释中有详细的求解思路和过程说明。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# 读入一幅图像
img = Image.open('image.jpg')
img_arr = np.array(img)
height, width = img_arr.shape

# 计算图中每个灰度级的频数、频率
freq = np.zeros(256)
for i in range(height):
    for j in range(width):
        pixel = img_arr[i,j]
        gray = int(0.299*pixel[0] + 0.587*pixel[1] + 0.114*pixel[2])
        freq[gray] += 1
freq /= (height*width)

# 从频率出发计算该图像的自信息、信息熵
self_info = np.zeros(256)
for i in range(256):
    if freq[i] > 0:
        self_info[i] = -np.log2(freq[i])

entropy = -np.sum(freq*np.log2(freq))

# 可视化显示原图、灰度级频数、自信息和信息熵
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10,10))

axs[0,0].imshow(img_arr)
axs[0,0].set_title('Original Image')

axs[0,1].bar(range(256), freq)
axs[0,1].set_title('Gray Level Frequency')

axs[1,0].bar(range(256), self_info)
axs[1,0].set_title('Self Information')

axs[1,1].text(0.5, 0.5, 'Entropy = {:.2f}'.format(entropy), fontsize=20)
axs[1,1].axis('off')
axs[1,1].set_title('Entropy')

plt.show()