matlab互信息图像匹配界面设计

图像处理中常常需要比较两幅图像的相似度，例如在图像配准中，将互信息值作为配准结果的评价指标。互信息值是其中一种较为常用的方法，其核心思想是熵，即图像所包含的信息。假设有图像A,B，则它们互信息值计算公式为：I(A,B) = H(A) + H(B) - H(A,B)公式的意义很明显。H(A,B)为A,B的联合熵，是使用A,B的联合直方图计算出的结果，可以理解为A,B共同包含的信息。若A,B共同包含信息越少(A,B信息重复越多)，则H(A,B)越小，因此互信息值I越大。这是一种基于互信息的简单完整的配准方法，可能无法适用于所有情况。在实际应用中，可能需要根据数据量级和数据性质调整算法的参数，并对配准结果进行进一步的精确化和优化。