matlab 归一化互信息代码

MATLAB中的归一化互信息可以通过计算变量之间的互信息来实现。具体代码如下：

function [nmi] = normalized_mutual_information(x, y)
%计算归一化互信息
%输入：
%    x, y: 两个输入向量，长度相同
%输出：
%    nmi: 归一化互信息值

if nargin < 2
    error('请提供两个输入向量');
end

% 计算x和y的熵
Hx = entropy(x);
Hy = entropy(y);

% 计算x和y的联合熵
Hxy = entropy([x(:), y(:)]);

% 计算互信息
Ixy = Hx + Hy - Hxy;

% 计算归一化互信息
nmi = Ixy / sqrt(Hx * Hy);

function [H] = entropy(x)
%计算熵
%输入：
%    x: 输入向量
%输出：
%    H: 熵值

if isempty(x)
    H = 0;
else
    x = x(:);
    px = hist(x, unique(x)) / length(x);
    H = -sum(px .* log2(px));
end

使用时，只需要输入两个向量x和y即可计算它们的归一化互信息值。

相关问题

matlab 归一化互信息图像配准代码

MATLAB 中的归一化互信息图像配准可以使用 `imregister` 函数实现。下面是一个基本的示例代码：

% 读取需要配准的两张图像
fixed = imread('fixed_image.tif');
moving = imread('moving_image.tif');

% 通过 mutualinfo 指标计算图像相似度
metric = mutualinfo(fixed, moving);

% 定义优化参数
optimizer = registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary;
optimizer.InitialRadius = 0.009;
optimizer.Epsilon = 1.5e-6;
optimizer.GrowthFactor = 1.01;
optimizer.MaximumIterations = 300;

% 定义仿射变换模型
tform = imregtform(moving, fixed, 'affine', optimizer, metric);

% 对移动图像进行变换
Rfixed = imref2d(size(fixed));
registered = imwarp(moving,tform,'OutputView',Rfixed);

% 显示配准结果
figure, imshowpair(fixed, registered,'Scaling','joint');

以上代码中，`mutualinfo` 函数计算了两幅图像之间的归一化互信息，将其作为相似度指标。然后定义了一个 `OnePlusOneEvolutionary` 优化器，并将其与相似度指标一起作为参数传递给 `imregtform` 函数，从而获取仿射变换模型。最后，通过 `imwarp` 函数将移动图像进行变换，获得配准后的结果。

matlab归一化互信息

归一化互信息是一种用于测量两个随机变量之间相关性的方法。在MATLAB中，可以使用entropy函数计算熵值，使用mutualinfo函数计算互信息值。然后，通过相除，可以得到归一化互信息值。

具体操作步骤如下：

1. 导入数据：假设有两个变量X和Y，需要先导入它们的数据。

2. 计算熵值：使用entropy函数分别计算X和Y的熵值。熵值越高，表示变量的不确定性越大。

3. 计算互信息：使用mutualinfo函数计算X和Y之间的互信息值。互信息值越高，表示变量之间的相关性越强。

4. 归一化：将互信息值除以两个变量的熵值之和，即可得到归一化互信息值。归一化后的值在0到1之间，表示变量之间的相关性程度。

下面是一个MATLAB示例代码：

% 导入数据
X = [1 2 3 4 5];
Y = [2 4 6 8 10];

% 计算熵值
HX = entropy(X);
HY = entropy(Y);

% 计算互信息
MI = mutualinfo(X,Y);

% 计算归一化互信息
NMI = MI/(HX+HY);

disp(NMI);

上述代码计算了X和Y之间的归一化互信息值，并将其显示在MATLAB命令窗口中。需要注意的是，对于连续变量，需要首先将其离散化为有限个取值才能进行熵和互信息的计算。