共信息(mutual information)实现了图像对齐的功能

资 源 简 介

共信息(mutual information)实现了图像对齐的功能

详 情 说 明

共信息（Mutual Information）是一种衡量两个变量之间统计依赖性的方法，在图像处理领域被广泛应用于图像对齐任务（Image Registration）。该方法的优势在于它不需要假设图像之间的亮度或对比度存在线性关系，因此特别适用于多模态图像的对齐，比如将MRI和CT扫描图像进行配准。

在实现过程中，共信息通过计算两幅图像之间的信息重叠度来评估它们的相似性。当两幅图像对齐得越好时，它们的共信息值就越大。因此，优化算法（如梯度下降、模拟退火等）会被用来调整其中一幅图像的变换参数（如平移、旋转、缩放），使得共信息最大化，从而实现精确对齐。

这种方法在医学影像分析、遥感图像融合以及计算机视觉等领域具有重要意义，能够有效提升不同来源图像数据的综合分析能力。