joint_histogram — IMGMETRICS `information` op

• データ種: image2d × image2d → image2d

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

使い方

2 枚の同時ヒストグラム(正規化した同時確率)。

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。

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(`image2d` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`information`)

image_entropy · joint_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information

*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_histogram — IMGMETRICS information op

使い方