joint_entropy — IMGMETRICS `information` op

• データ種: image2d × image2d → scalar

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None) (実装を直接呼ぶなら import imgmetrics; imgmetrics.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None)、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("joint_entropy"))

使い方

同時エントロピー H(A, B) [bit]。

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。

詳しい使い方ガイド

• image_difference_metrics ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

型が繋がる次の op(`scalar` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`information`)

image_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information · joint_histogram

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

joint_entropy — IMGMETRICS information op

使い方