互信息计算

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计算离散变量的互信息:MATLAB 实现
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。
MATLAB图像互信息计算与配准
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。
信息熵与互信息的计算方法详解
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。
计算两幅图像互信息的简单Matlab函数
MI 是对齐来自不同传感器的两个图像的好方法。这里有一个形式最简单的函数来计算两幅图像之间的 互信息。该函数 f = cal_mi(I1, I2) 存放在 test_mi.m 文件中。您的意见或建议将不胜感激。
MATLAB 互信息图像匹配界面设计
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。
基于互信息的图像配准技术研究
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。
使用互信息进行自动图像配准的自动生成源代码
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。
利用主动学习和条件互信息优化人体活动识别的数据融合MATLAB代码
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。
MATLAB信息熵计算
MATLAB提供高效便捷的函数,用于计算信息熵,量化数据的不确定性。
信息时代:网络发展与云计算
信息高速路:网络发展速度远超计算机 对比1986年到2000年间计算机与网络的发展速度: 计算机性能提升了500倍 网络发展速度则高达34万倍 网络发展速度远超计算机性能提升速度: 处理器速度每18个月翻一番 存储密度每12个月翻一番 网络速度每9个月翻一番 进入21世纪,差距持续拉大: 2001年到2010年,计算机性能提升了60倍 而网络发展速度则达到惊人的4000倍 信息传输速度突破想象: 光速约为每秒30万公里 信息传输速度达到每秒6600万公里,是光速的200多倍 网络的飞速发展为云计算奠定了基础,开启了信息时代的新篇章。