matlab mutualinfo

在 Matlab 中，可以使用函数 `mutualinfo` 来计算两个随机变量之间的互信息。如果要计算图像的互信息，需要将图像转换为灰度图像（如果原始图像不是灰度图像）。

以下是一个示例代码：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('example.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);

% 定义移动范围
range = -15:15;

% 计算互信息自匹配系数
mic = zeros(length(range));
for i = 1:length(range)
    for j = 1:length(range)
        % 平移图像
        img_shift = circshift(img_gray, [range(i) range(j)]);
        % 计算互信息
        mi = mutualinfo(img_gray(:), img_shift(:));
        % 存储互信息自匹配系数
        mic(i,j) = mi;
    end
end

% 归一化互信息自匹配系数矩阵
mic_norm = (mic - min(mic(:))) / (max(mic(:)) - min(mic(:)));

在上面的示例代码中，我们使用了 `circshift` 函数来对图像进行平移。`mutualinfo` 函数返回的是两个随机变量之间的互信息。最后，我们对互信息自匹配系数矩阵进行了归一化，使其值在 [0, 1] 范围内。

相关问题

matlab mutualinfo函数源码

MATLAB 中的 mutualinfo 函数用于计算两个信号之间的互信息。其源码如下：

function [mi, hx, hy] = mutualinfo(x, y, nbins)
% 计算两个信号之间的互信息
% 输入参数：
%   x: 第一个信号
%   y: 第二个信号
%   nbins: 直方图的 bin 数量
% 输出参数：
%   mi: 互信息
%   hx: 第一个信号的熵
%   hy: 第二个信号的熵

% 计算直方图
hxy = hist3([x(:) y(:)], [nbins nbins]);

% 计算边际概率密度分布
hx = sum(hxy, 2);
hy = sum(hxy, 1);

% 计算联合概率密度分布
p = hxy / numel(x);

% 计算熵
hx = -sum(hx.*log2(hx + eps)); % 第一个信号的熵
hy = -sum(hy.*log2(hy + eps)); % 第二个信号的熵
hxy = -sum(p(:).*log2(p(:) + eps)); % 联合熵

% 计算互信息
mi = hx + hy - hxy;
end

该函数首先计算两个信号的直方图，然后计算它们的边际概率密度分布和联合概率密度分布，最后根据熵的公式计算互信息。需要注意的是，eps 是一个很小的数，用于避免出现对数运算中的除零错误。

matlab mutualinfo函数用不了

如果你发现 Matlab 的 `mutualinfo` 函数无法使用，可能是由于你的 Matlab 版本过低或者缺少了相关的工具箱。`mutualinfo` 函数是在 Matlab 统计工具箱中提供的。你可以通过以下方式检查你的 Matlab 版本和工具箱情况：

1. 检查 Matlab 版本：在 Matlab 命令行中输入 `ver`，查看你的 Matlab 版本信息。

2. 检查统计工具箱：在 Matlab 命令行中输入 `ver('stats')`，查看你的 Matlab 中是否安装了统计工具箱。

如果你的 Matlab 版本过低或者缺少了统计工具箱，你可以考虑升级 Matlab 或者安装统计工具箱。如果你无法升级 Matlab 或者安装统计工具箱，你可以使用其他的互信息计算方法，例如 Parzen 窗方法或者直方图方法。