matlab 计算两幅图像的互信息匹配系数
时间: 2023-07-13 10:27:14 浏览: 54
在 MATLAB 中,可以使用 `mi()` 函数计算两幅图像的互信息匹配系数。具体步骤如下:
1. 读取两幅图像并将它们转换为灰度图像。
```matlab
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
img1 = rgb2gray(img1);
img2 = rgb2gray(img2);
```
2. 将图像转换为双精度类型。
```matlab
img1 = im2double(img1);
img2 = im2double(img2);
```
3. 对图像进行离散化处理,将其转换为离散的概率分布。
```matlab
nbins = 256; % 离散化的 bin 数量
p1 = histcounts(img1, nbins, 'Normalization', 'probability');
p2 = histcounts(img2, nbins, 'Normalization', 'probability');
```
4. 计算联合概率分布和边缘概率分布。
```matlab
p12 = histcounts2(img1, img2, nbins, 'Normalization', 'probability');
p1 = sum(p12, 2); % 对第二维求和得到 p1
p2 = sum(p12, 1); % 对第一维求和得到 p2
```
5. 计算联合熵和边缘熵。
```matlab
H12 = -sum(p12(:) .* log2(p12(:)), 'omitnan');
H1 = -sum(p1 .* log2(p1), 'omitnan');
H2 = -sum(p2 .* log2(p2), 'omitnan');
```
6. 计算互信息匹配系数。
```matlab
mi_score = H1 + H2 - H12;
```
最后得到的 `mi_score` 即为两幅图像的互信息匹配系数。