mutual_information — IMGMETRICS `information` op

• 数据种类:image2d × image2d → scalar

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

用法

互信息 I(A; B) [bit] = H(A) + H(B) - H(A, B)。

依赖于分箱数(分箱越多越偏高),所以 bins 是显式参数。即使是独立的 2 幅图,由于样本有限也不会严格为 0 —— 偏高多少已以数值形式记录在测试中。

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 · joint_entropy · 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)。*

mutual_information — IMGMETRICS information op

用法