MATLAB实现的互信息计算函数

该MATLAB源代码定义了一个名为`MI`的函数，用于计算两个二维图像`a`和`b`在重叠区域的互信息（Mutual Information, MI）。互信息是一种衡量两个随机变量之间关联程度的信息论指标，它表示通过一个变量获取关于另一个变量的额外信息量。 首先，函数获取`a`和`b`的维度信息，并确定它们的最小边长`M`和`N`，以便处理它们的共同区域。接着，创建三个直方图数组`hab`、`ha`和`hb`，用于存储联合概率分布、a图像的概率分布和b图像的概率分布。 为了确保数值在合理范围内，函数对输入图像进行归一化处理，将像素值映射到0到255之间，并转换为整数。然后，通过遍历图像中的每个像素，更新对应的直方图计数。计算联合概率分布`p`，即`hab`与总概率`hsum`的比值。 接着，分别计算a图像的熵`Ha`和b图像的熵`Hb`，通过计算每个像素概率的对数和乘积的负值，然后求和得到熵值。互信息`mi`通过组合a和b的单独熵以及它们的联合熵来计算，即`mi = Ha + Hb - Hab`。这表示了如果已知一个变量，那么我们能从另一个变量那里获得多少额外的信息。 最后，代码还包括了对归一化互信息的计算，但这不是必需的，因为通常不使用归一化的互信息作为主要度量，除非有特定的应用需求。 这段MATLAB代码提供了一个实用工具，用于计算图像数据中的互信息，这对于理解两个图像之间的统计依赖性或特征共享具有重要意义，特别是在计算机视觉、图像处理和机器学习领域。