两张图像的交叉熵（cross entropy）

    function f=CERF(h1,h2)

         %CERF return CERF(交叉熵) 求两图像的交叉熵

         %input must be a imagehandle 输入图像句柄

         %image fusion evaluate parameter 图像融合评价参数

         % example

        % 标准图像 h1

        % 融合后图像 h2

        % f=Hce(h1，h2);

        %交叉熵越小，就表示图像间的差异越小

         s=size(size(h1));

         if s(2)==3;%判断是灰度图还是RGB

               f1=rgb2gray(h1);

               f2=rgb2gray(h2);

        else

               f1=h1;

               f2=h2;

       end

       G1=double(f1);

       G2=double(f2);

       [m1,n1]=size(G1);

       [m2,n2]=size(G2);

        m2=m1;

        n2=n1;

        X1=zeros(1,256);

        X2=zeros(1,256);

        result=0;

        %统计两图各灰度级像素

       for i=1:m1

           for j=1:n1

                X1(G1(i,j)+1)=X1(G1(i,j)+1)+1;

                X2(G2(i,j)+1)=X2(G2(i,j)+1)+1;

          end

    end

      %计算两图各灰度级象素出现的概率

    for k=1:256

         P1(k)=X1(k)/(m1*n1);

         P2(k)=X2(k)/(m1*n1);

         if((P1(k)~=0)&(P2(k)~=0))

               result=P1(k)*log2(P1(k)/P2(k))+result;

        end

    end
    f=result;