joint_entropy — IMGMETRICS `information` op

• 数据种类:image2d × image2d → scalar

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None)(要直接调用实现,import imgmetrics; imgmetrics.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None);从台账取用则 opsimgmetrics.get("joint_entropy"))

用法

联合熵 H(A, B) [bit]。

公式:对 joint_histogram(a, b, bins, data_range) 的全部单元(仅 p > 0)取 -sum(p log2 p)。

• a、b:同形、有限。dtype 和 data_range 的处理与 joint_histogram 相同(float 不在 [0, 1] 时必须显式给出)。

• bins:2 以上的整数。值依赖于分箱数 —— 上限为 2 log2(bins) (默认 64 时为 12 bit)。与别处的数值比较时要统一 bins 和 data_range。

• 返回值:Python 的 float,单位 bit,0 以上。2 幅都均匀时为 0。H(A) + H(B) - H(A, B) 即互信息(mutual_information)。

• 失败(MetricContractError):形状不同 / 为空 / 非有限 / bins < 2 / 无法推定 data_range。

作为配准(registration)的目标函数,与 mutual_information / normalized_mutual_information 一起使用。

详细使用指南

• image_difference_metrics 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `scalar` 作为输入)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

同类别(`information`)

image_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information · joint_histogram

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

joint_entropy — IMGMETRICS information op

用法