搜索资源列表
MI
- 计算两幅图中的互信息，首先计算两幅图的分别香农熵，再计算它们的联合直方图。-calculate the Mutual-Information of two image
yingxiangtiduaaaaaaaaaa
- 图像熵及联合熵、平均梯度的IDL小程序，alog计算时加上0.0000000001，为了避免出现0值-Calculate the image gradient
fusion-evaluation
- 图像融合中常用的评价指标（非常全面）如：平均梯度、相关系数、信息熵、交叉熵、联合熵、均方误差、互信息、信噪比、峰值信噪比、均方根误差、空间频率、标准差、均值、扭曲程度、偏差指数等等。-Image fusion evaluation (very comprehensive): average gradient, correlation coefficient, entropy, cross entropy, joint entropy, mean square error and mutual i
213144848Hooke-Jeeves
- 求解熵求解信息熵，各种条件熵，联合熵求解熵求解 信息熵，各种条件熵，联合熵-Solving entropy solving information entropy, and various conditional entropy, joint entropy solving entropy solving information entropy, the various conditional entropy, joint entropy solution entropy solving inf
Entropy
- 读取lena图像，通过opencv计算lena图像的条件熵和联合熵-Read lena image, calculating lena image by opencv conditional entropy and joint entropy
ent
- 求两幅图像的联合直方图，联合信息熵以及它们的互信息。直接运行即可。-takes two images of equal size and pixel value ranges and returns the joint histogram, joint entropy, and mutual information.
2
- 基于交叉累计剩余熵的图像配准中插值方法的改进 交叉累计剩余熵（CCRE）比传统互信息在配准强噪声图像时更具优势,但采用部分体积（PV）插值的CCRE在网格点容易产生局部极值,不利于变换参数的优化。针对该问题,研究基于3阶B样条函数的PV插值（BPV）、哈宁窗sinc函数的PV插值（HPV）和Blackman-Harris窗sinc函数的PV插值（BHPV）方法在CCRE中的应用,提出一种新的插值方法。该方法采用灵活的邻域中心,将插值点对联合直方图贡献的权重分散到临近的9个点上,并使用高
图像处理评价指标
- 图像融合中的平均梯度、相关系数、信息熵、交叉熵、联合熵、均方误差、互信息、信噪比、峰值信噪比、均方根误差、空间频率、标准差、均值、扭曲程度、偏差指数等等(Average gradient, correlation coefficient, information entropy, cross-entropy, joint entropy, mean square error, mutual information, signal-to-noise ratio, peak signal-to-no