joint_entropy — IMGMETRICS `information` op

• Datenarten: image2d × image2d → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None) (die Implementierung direkt: import imgmetrics; imgmetrics.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None); aus dem Register: opsimgmetrics.get("joint_entropy"))

Verwendung

Verbundentropie H(A, B) [bit].

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

式: `-sum(p log2 p) を joint_histogram(a, b, bins, data_range)` の全セル

(`p > 0` のみ)について取る。

• `a, b: 同じ形、有限。dtype と data_range の扱いは joint_histogram`

と同じ(float は `[0, 1]` 以外なら明示必須)。

• `bins: 2 以上の整数。**値はビン数に依存する** ―― 上限は 2 log2(bins)`

(既定 64 で 12 bit)。他所の数値と比べるときは `bins と data_range` を揃える。

• 返り値: Python の `float、単位 bit、0` 以上。2 枚とも一様なら 0。

`H(A) + H(B) - H(A, B) が相互情報量(mutual_information`)。

• 失敗(`MetricContractError): 形が違う / 空 / 非有限 / bins < 2` /

`data_range` を推定できない。

位置合わせ(レジストレーション)の目的関数として、`mutual_information` /

`normalized_mutual_information` と併せて使う。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

—

Gleiche Kategorie (`information`)

image_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information · joint_histogram

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

joint_entropy — IMGMETRICS information op