joint_histogram — IMGMETRICS `information` op

• Datenarten: image2d × image2d → image2d

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

Verwendung

Verbundhistogramm zweier Bilder (die normierte Verbundwahrscheinlichkeit).

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

ビン幅は `data_range` から決める ―― 画像ごとに min/max で伸縮させると、

一様に暗い絵と一様に明るい絵の相互情報量が同じになるので。

手順: 2 枚を平坦化し、両方に同じビン境界 `[lo, lo + data_range]`

(`lo = 2 枚の最小値の小さいほう、bins 等分)で numpy.histogram2d` を取り、

総数で割って同時確率にする。

• `a, b`: 同じ形(次元は問わない)、有限。dtype は同じでなければ

`data_range` を明示する(混在 dtype からの推定は拒否)。

• `bins`: 2 以上の整数。

• `data_range: 整数 dtype は自動(uint8 = 255 など)、float は [0, 1]` の

ときだけ 1.0、それ以外は明示必須。

• 返り値: `(bins, bins) の float64、和は 1。行が a のビン、列が b` のビン。

`lo + data_range` を超える値はビンに入らない(数えられない)。

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

範囲に入る標本が 0。

`joint_entropy / mutual_information / image_entropy` はこの表から計算する。

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 `image2d` als Eingabe)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy

Gleiche Kategorie (`information`)

image_entropy · joint_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information

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

joint_histogram — IMGMETRICS information op