MATLAB矩陣運算

matlab（matrix laboratory）（矩陣實驗室）其實就是講matlab是專為矩陣運算而設計的，當然並不是只能運算矩陣。但是我想講的是在我們（多為初學者）使用的過程中往往沒有很好地意識到矩陣運算的價值所在，說來也是我今天的使用過程中發現一些東西才對其精髓所在略有感悟。

以下，是我今天對於matlab的一些感悟，不知道那些前輩們是不是有過同樣的感悟，但是我想還是有一定價值的。

因為我最近在做一些影象融合的演算法，寫**，然後在寫**的過程中會涉及到融合影象的質量評估，其中有一項是求資訊熵（entropy），融合質量評估的演算法**於網路以及相關的評價方法的理**式轉化為**。那麼網上找到的評估**包含了資訊熵的**。

資訊熵的公式我想在這裡我就不再提了，基本來講就是影象裡每個畫素點都要經過運算，基本我能想到的方式也是通過for迴圈語句來計算到每個點，但是我知道matlab是自帶了資訊熵的計算函式的，我吧這個函式開啟後，我就......不知道說什麼好了，還是看看圖吧

這就是這整個程式的主體，跟上面的程式結果完全相同，首先從**量上來講...應該很明顯，簡潔明瞭.....

我想，作為乙個程式猿，你一定能體會你寫了一大串**，然後別人只用幾句話就實現相同目的時內心的那種......感受。好吧，我承認我還只是個菜鳥。

但同時，作為乙個程式猿（雖然還是菜鳥，我想只是暫時的）我並不知道軟體內部運算時怎樣的流程，但是感官上的體驗以及內心的感受，讓我想要探尋一下這兩段程式之間的差異，對於程式而言....執行時間自然是很有價值的乙個體現程式好壞的指標。那就看看兩段程式的運算時間.....

基本的測試程式是這樣的，對同一影象進行處理將其中灰度值等於 i 的點灰度值賦值為0，讀取影象兩段程式都有並使用相同的讀取方法，不會造成影響，程式迴圈執行200次，可以有效放大時間差距（如果只執行一次，不一定能得出有效的結果）。

多次執行時間結果，相差時間在0.3~0.5s不等，雖然差距不大，但是也確實存在差距，並且我認為是不可忽略的。

事實證明...........我**還沒寫好，我去寫**了。