# QMI_CC
During my current course 'Data Anaylsis and Interpretation', in which our course instructors are Image processing specialists we have worked on several interesting assignments on this topic and implemented them in MATLAB. One of them was the PDF Estimator where we compared various non parametric estimation techniques like histogramming and Kernel Density Estimation and implemented cross-validation procedure, an application of Machine Learning. In another problem, we were given two *Magentic Resonance Images* (MRIs) of a portion of human brain, acquired with different settings of the MRI machine. After casting the images as a double array, we were asked to shift the second image by various amounts and for each compute the correlation coefficient (CC) and **quadratic mutual information** (QMI) for the first image and shifted versions of second image. The major point was to realise after several plots was that QMI is a much stronger indicator than the CC and anaylze why so.
To run the code, put all in the same directory and run q6_1.m and the plots will be generated.
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核密度非参数估计的matlab代码-QMInCC:磁共振图像(MRI)的图像处理
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2021-06-02
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核密度非参数估计的matlab代码QMI_CC 在我目前的课程“数据分析和解释”中,我们的课程讲师是图像处理专家,我们已经完成了关于这个主题的几个有趣的作业,并在 MATLAB 中实现了它们。 其中之一是 PDF 估计器,我们在其中比较了各种非参数估计技术,如直方图和核密度估计,并实现了交叉验证程序,这是机器学习的一种应用。 在另一个问题中,我们获得了人脑部分的两个磁共振图像(MRI),这些图像是通过 MRI 机器的不同设置获得的。 在将图像转换为双阵列后,我们被要求以不同的量移动第二张图像,并为每个图像计算第一张图像和第二张图像的移位版本的相关系数 (CC) 和二次互信息(QMI)。 主要的一点是在几次绘图后意识到 QMI 是一个比 CC 强得多的指标,并分析为什么会这样。 要运行代码,请将所有内容放在同一目录中并运行 q6_1.m 并生成图。
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QMInCC-master
q6_1.m 3KB
Q6_2a.png 30KB
README.md 1KB
Q6_1b.png 32KB
Q6_2b.png 35KB
T1.jpg 19KB
T2.jpg 23KB
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