fullseye

mutual_information — IMGMETRICS information op

• データ種: image2d × image2d → scalar
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.mutual_information(a, b, bins=64, data_range=None) (実装を直接呼ぶなら import imgmetrics; imgmetrics.mutual_information(a, b, bins=64, data_range=None)、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("mutual_information"))

使い方

相互情報量 I(A; B) [bit] = H(A) + H(B) - H(A, B)。

ビン数に依存する(増やすほど上振れする)ので bins は明示的な引数。 独立な 2 枚でも標本が有限なので厳密に 0 にはならない ―― どれくらい上振れ するかはテストに数値で残してある。

詳しい使い方ガイド

• image_difference_metrics ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

型が繋がる次の op(scalar を入力に取れる)

—

同カテゴリ(information)

image_entropy · joint_entropy · normalized_mutual_information · joint_histogram

---

Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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