Advertisement

快速计算两幅图像之间互信息的函数 - MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一个高效的MATLAB函数，用于快速计算两张图像之间的互信息值，适用于图像配准和特征匹配等领域。 函数 M = MI_GG(X,Y) 用于计算两个量化图像之间的互信息：X 和 Y。该方法引用自文献《使用非线性扩散的图像配准》，作者为M. Ceccarelli、M. di Bisceglie、C. Galdi、G. Giangregorio和SL Ullo，发表于IGARSS 2008会议。 需要注意的是，可用内存会影响计算效率。实验表明，在使用8位图像量化并配备3GB RAM的情况下可以获得较高的计算效率。 输入参数： - X: 第一张图片 - Y: 第二张图片（与X大小相同） 输出: - M：表示X和Y之间的相互信息

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 快速计算两幅图像之间互信息的函数 - MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一个高效的MATLAB函数，用于快速计算两张图像之间的互信息值，适用于图像配准和特征匹配等领域。 函数 M = MI_GG(X,Y) 用于计算两个量化图像之间的互信息：X 和 Y。该方法引用自文献《使用非线性扩散的图像配准》，作者为M. Ceccarelli、M. di Bisceglie、C. Galdi、G. Giangregorio和SL Ullo，发表于IGARSS 2008会议。 需要注意的是，可用内存会影响计算效率。实验表明，在使用8位图像量化并配备3GB RAM的情况下可以获得较高的计算效率。 输入参数： - X: 第一张图片 - Y: 第二张图片（与X大小相同） 输出: - M：表示X和Y之间的相互信息
     
  • 图片信息熵与两张图像间互信息的计算（包含报告）
    优质
    本报告深入探讨了图片信息熵及两幅图像之间的互信息计算方法，为图像处理和分析提供了理论基础和技术支持。 以下是参考源代码： ```matlab a = imread(1.jpg); b = imread(2.jpg); a = double(a); b = double(b); [Ma, Na] = size(a); [Mb, Nb] = size(b); ``` 这段代码读取两个图像文件，并将它们转换为双精度格式，以便进行进一步的数值处理。同时获取了这两个图像的尺寸信息。
     
  • 两向量间之互信息 Mutual Information
    优质
    本文探讨了两个随机变量之间互信息的概念及其计算方法，分析其在量化向量间依赖性的应用价值。 Mutual information可以计算两列向量之间的互信息，在代码中有详细的注释。这是信息理论领域常用的函数。
     
  • 求两幅图像之间的相关系数（MATLAB M文件）
    优质
    本MATLAB脚本用于计算并分析两张图像之间的相关系数，帮助用户量化二者间的相似度，适用于图像处理与计算机视觉领域。 求两幅图像间的相关系数的MATLAB代码——CorrelationCoefficient.m；这是一个很简单的小工具，但可以为你节省时间。共享改变未来！
     
  • 互信息计算：衡量两个离散变量（或一组与单一变量）间的互信息 - MATLAB开发
    优质
    本MATLAB项目提供了一种计算方法，用于评估两个离散随机变量或多组离散变量与单个变量之间的互信息值。该工具适用于数据分析、机器学习及统计学研究中的特征选择和变量相关性分析。 MutualInformation：返回离散变量“X”和“Y”的互信息（以位为单位）。计算方法如下： 我 = 相互信息（X，Y）； I = 计算的互信息（以位为单位） 其中， X = 要分析的变量（列向量） Y = 要分析的变量（列向量） 需要注意的是：多个变量可以作为列联合处理矩阵X。此外，需要使用Entropy和JointEntropy函数进行计算。
     
  • 瞬时图像间的互相关：此工具用于PIV实验中两幅图像间的互相关操作 - MATLAB开发
    优质
    本MATLAB项目提供了一种高效工具，专门针对粒子图像测速（PIV）实验中的需求设计，用以计算连续图像帧之间的互相关性。通过利用互相关的特性，该工具能够准确捕捉流体或固体表面运动的信息，从而实现对速度场的精确测量与分析。 我们的目标是研究两幅图像：一幅在时刻t拍摄的图象以及另一幅在时刻t+dt拍摄的图象，其中dt代表一个非常小的时间间隔。这些较小的部分被称为窗口。 接下来，我们需要进一步单独分析每个时间点上的窗口，并确定该窗口下一瞬间将出现在更大画面中的具体位置。如果我们能够定位出这个小窗口在时间 dt 后所对应图像的位置，则可以计算两个中心点之间的距离来获取粒子随时间的位移信息。因此，我们不是整体上研究每一个颗粒或整个图象，而是通过将图象划分为更小的窗口，并与下一瞬间拍摄到的画面进行关联匹配以获得它们的移动情况。 然后对其他所有的窗口重复同样的步骤操作。这就是互相关工具的基本原理所在。
     
  • 计算两张图片的互信息。
    优质
    本项目旨在开发一种算法，用于量化和分析两张图像之间的信息关联程度，具体通过计算它们的互信息值来实现。 这个程序可以计算两个图像的互信息，在基于互信息的图像处理中具有重要作用。
     
  • 计算两线段间最短距离的函数 - MATLAB开发
    优质
    这段MATLAB代码提供了一个函数，用于精确计算三维空间中任意两条线段之间的最短距离，适用于几何分析和工程应用。 计算给定起点和终点的两条线段之间的最短距离。采用Dan Sunday网站上的一种算法（可自行搜索相关资料）。使用方法：输入两条线段的起点和终点x,y,z坐标。p1,p2是第一条线段的[x,y,z]坐标，p3,p4为第二条线段的[x,y,z]坐标。输出结果将是两段之间的标量最小距离。 例如： P1 = [0 0 0]; P2 = [1 0 0]; P3 = [0 1 0]; P4 = [1 1 0]; 计算得到的距离为：dist=DistBetween2Segment(P1, P2, P3, P4) 距离结果是1。
     
  • 时域互相关函数：使用xcorrTD计算两离散时间信号的互相关与延迟-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一种名为xcorrTD的MATLAB工具，用于高效地计算两个离散时间信号之间的互相关函数及它们间的相对延迟。此方法为分析和处理时域数据提供了强大支持。 xcorrTD 接受两个离散时间信号作为输入，并计算它们之间的互相关值以及延迟（滞后）。此操作在时域内完成。该函数的结果已经过验证，与MatLAB的xcorr函数结果一致。 对于频域中的互相关，请参考 xcorrFD 函数。 语法：[lags,ck,cc,td] = xcorrTD(x,y) 输入参数： - x: 输入信号1（必须是Nx1或1xN向量） - y: 输入信号2（必须是Nx1或1xN向量） 输出参数： - lags: 长度为2*N - 1的滞后向量，其中 N 是信号x 或y 中的数据点数 - ck：互相关值（与MatLAB xcorr函数中的输出相同） - cc：相关系数 - td：两个信号之间的延迟（即延迟的数量）