条件互信息

该界面用于计算两幅图像之间的互信息值，互信息值是图像相似度的评价指标。互信息值越大，图像越相似。界面设计简单，使用方便，可以帮助用户快速计算图像的互信息值。

MutualInformation 函数 计算离散变量 X 和 Y 的互信息（单位：位）。 函数语法 I = MutualInformation(X, Y) 输入参数 X: 要分析的变量（列向量） Y: 要分析的变量（列向量） 输出参数 I: 计算得到的互信息（单位：位） 注意事项 可以将多个变量组合为联合处理矩阵 X（列连接）。 需要 Entropy 和 JointEntropy 函数。

使用MATLAB进行图像配准时，通过计算图像的互信息值来评估配准质量。首先，载入需要配准的基准图像和待配准图像。然后，选择合适的配准参数，如使用'imregister'函数，设置'metric'为'normxcorr'，'transformType'为'rigid'，'optimizer'为'imregconfig'。最后，根据配准后图像的互信息值来量化两幅图像的相似度，互信息值越大，说明两幅图像的相似度越高。

详细介绍了信息熵的定义及其计算方法，以及互信息的概念和计算方式，并提供了使用Matlab实现的示例。

本仓库包含与论文“利用主动学习和条件互信息以最大程度减少人类活动识别中的数据注释”相关的MATLAB代码，特别适用于数据集的交叉验证分区。采用了基于池的信息丰富和多样化的采样方法，使得处理大型数据集（如ExtraSensory）更加高效。

深入探讨了基于互信息的图像配准方法。研究包括对互信息理论的详细解析和在Matlab中进行的图像配准仿真实验。实验结果分析表明，该算法在性能上表现出色。此外，针对传统插值方法效率低下和灰度影响问题，引入了PV插值技术，有效抑制了互信息的大幅变换，优化了配准参数。针对搜索方向线性无关问题，还研究了改进的Powell算法，确保搜索方向的线性独立性。最后，为提高配准精度，提出了基于小波变换和互信息的图像分层配准方法。

这是一个基于Matlab实现的数字图像处理程序，用于对两幅图像进行自动配准，采用互信息作为配准的基础。该程序能够有效提高图像配准的准确性和效率。

该方法利用粗糙集理论处理不确定信息，通过计算条件信息熵来量化属性重要性，进而确定权重。

利用Spark计算CMIM、MRMR、MIFS等方法的开源库已经相当成熟。作者在仿照Spark MLlib库的特征选择功能基础上，扩展了支持系统信息熵和条件熵计算的方法。需要具体结果时，可直接调用ml.feature中相应的方法。

在 Excel 表格中使用条件求和功能时，可以在相应的单元格内输入条件，系统会自动根据条件进行求和计算。