MATLAB计算图像互信息值

该博客介绍了如何使用MATLAB计算图像的互信息值,作为图像配准过程中的相似度评估。通过实验,展示了对图像进行不同像素平移后的互信息计算,以及互信息值在配准效果评价中的作用。互信息值计算涉及到联合熵、单独熵的求解,代码详细解释了整个计算过程。

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图像处理中常常需要比较两幅图像的相似度,例如在图像配准中,将互信息值作为配准结果的评价指标。

互信息值 是其中一种较为常用的方法,其核心思想是,即图像所包含的信息。

假设有图像A,B,则它们互信息值计算公式为:I(A,B) = H(A) + H(B) - H(A,B)

公式的意义很明显。H(A,B)为A,B的联合熵,是使用A,B的联合直方图计算出的结果,可以理解为A,B共同包含的信息。若A,B共同包含信息越少(A,B信息重复越多),则H(A,B)越小,因此互信息值I越大。

实验:
输入实验图像,分别进行[10,10]像素、[20,20]像素的平移,分别计算互信息值

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