joint_entropy — IMGMETRICS `information` op

• Datenarten: image2d × image2d → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None) (die Implementierung direkt: import imgmetrics; imgmetrics.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None); aus dem Register: opsimgmetrics.get("joint_entropy"))

Verwendung

Verbundentropie H(A, B) [bit].

Formel: -sum(p log2 p) über alle Zellen von joint_histogram(a, b, bins, data_range) (nur p > 0).

• a, b: gleiche Form, endlich. dtype und data_range werden wie bei joint_histogram behandelt (bei float außerhalb von [0, 1] Pflichtangabe).

• bins: ganze Zahl ab 2. Der Wert hängt von der Bin-Anzahl ab -- die Obergrenze ist 2 log2(bins) (12 bit beim Standard 64). Beim Vergleich mit Zahlen von anderswo bins und data_range angleichen.

• Rückgabewert: ein Python-float, Einheit bit, 0 oder größer. 0, wenn die 2 Bilder gleichförmig sind. H(A) + H(B) - H(A, B) ist die Transinformation (mutual_information).

• Fehler (MetricContractError): Formen verschieden / leer / nicht endlich / bins < 2 / data_range nicht schätzbar.

Als Zielfunktion für die Ausrichtung (Registrierung) zusammen mit mutual_information / normalized_mutual_information verwenden.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

Gleiche Kategorie (`information`)

image_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information · joint_histogram

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

joint_entropy — IMGMETRICS information op