normalized_mutual_information — IMGMETRICS `information` op

• 資料種類:image2d × image2d → scalar

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.normalized_mutual_information(a, b, bins=64, data_range=None)(要直接呼叫實作,import imgmetrics; imgmetrics.normalized_mutual_information(a, b, bins=64, data_range=None);從台帳取用則 opsimgmetrics.get("normalized_mutual_information"))

用法

正規化互資訊 2*I(A;B) / (H(A) + H(B))。同一張圖為 1.0。

兩個邊緣熵都為 0(兩張都是均勻的圖)時,上限為 0,所以比值無法定義 —— 不為避免除以 0 而回傳 0 或 1,而是 ValueError。

詳細使用指南

• image_difference_metrics 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `scalar` 作為輸入)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

同類別(`information`)

image_entropy · joint_entropy · mutual_information · joint_histogram

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

normalized_mutual_information — IMGMETRICS information op

用法