joint_histogram — IMGMETRICS `information` op

• 数据种类:image2d × image2d → image2d

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

用法

两张图像的联合直方图(归一化后的联合概率)。

分箱宽度由 data_range 决定 —— 若按每幅图像的 min/max 伸缩, 均匀偏暗的图与均匀偏亮的图的互信息就会相同。

步骤:把 2 幅图展平,对两者用相同的分箱边界 [lo, lo + data_range] (lo = 2 幅图最小值中较小者,bins 等分)求 numpy.histogram2d, 再除以总数得到联合概率。

• a、b:同形(维数不限)、有限。dtype 不同时须显式给出 data_range(拒绝从混合 dtype 推定)。

• bins:2 以上的整数。

• data_range:整数 dtype 自动(uint8 = 255 等),float 仅在 [0, 1] 时为 1.0,其他情况必须显式给出。

• 返回值:(bins, bins) 的 float64,和为 1。行是 a 的分箱,列是 b 的分箱。超过 lo + data_range 的值不进入任何分箱(不计数)。

• 失败(MetricContractError):形状不同 / 为空 / 非有限 / bins < 2 / 落入范围的样本为 0。

joint_entropy / mutual_information / image_entropy 都由此表计算。

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 `image2d` 作为输入)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy

同类别(`information`)

image_entropy · joint_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information

*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_histogram — IMGMETRICS information op

用法