计算离散变量的互信息：MATLAB 实现

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。

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。

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。

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。

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。

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。

后验不确定性总要小于或等于先验不确定性，这听着像理论课里的术语，其实你拿来做模型评估也挺实用。PPT 里的例子讲得蛮清楚，比如用信息熵解释I(U,V)=H(U)-H(U/V)，直接戳中关键。嗯，想搞懂互信息这玩意儿的，你可以看看这份总结，公式不多，图示也直观。 而且它后面还贴心地整理了不少相关文章，有贝叶斯法的不确定性预测、MATLAB下的数据，还有配电网优化、数据挖掘的实例，拿来参考或者下手改代码都挺合适。 如果你平时折腾模型时经常碰到“不确定性怎么定量”的问题，这套资料可以帮你把概念串起来。尤其是像决策、模型拟合、全局最优这种方向，找不到入口时，建议先从这份 PPT 入手看看思路。

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。

条件熵是指在给定其他离散变量时，计算离散变量的熵。在MATLAB开发中，可以通过ConditionalEntropy函数实现给定X计算Y的条件熵（以位为单位）。具体计算方法为H = ConditionalEntropy(Y, X)，其中H表示Y在给定X条件下的熵。Y和X分别表示因变量和自变量，注意每个不同值都被视为唯一符号。例如，对于样本量较小的情况下，估计的熵值略小于真实值。