各种计算互信息的MATLAB代码

资 源 简 介

各种计算互信息的MATLAB代码

详 情 说 明

在图像处理领域，互信息是衡量两幅图像相似度的重要指标。基于互信息的图像配准方法通过最大化两幅图像之间的互信息来实现精确对齐。

传统互信息计算直接基于图像灰度值的联合概率分布，反映两个随机变量之间的统计依赖性。其核心思想是通过计算两幅图像灰度分布的熵及联合熵来度量它们的相似程度。

归一化互信息是对传统互信息的改进，通过引入归一化因子来消除图像重叠区域变化带来的影响，使配准过程更加稳定可靠。这种方法特别适用于医学图像配准等对精度要求较高的场景。

区域互信息则是在传统互信息基础上加入空间信息考量，不仅考虑灰度值对应关系，还关注局部区域的统计特性。这种改进可以提高配准算法对局部形变的适应能力。

这些互信息计算方法各有特点，在实际应用中可以根据图像特性和配准需求选择最适合的算法。MATLAB实现时通常需要处理图像灰度统计、概率分布计算和熵值优化等关键环节。