最近在研究图像相似度比较的问题，文章中给出了一个衡量图像信息量的参数，即“熵”（entroy）-----香农信息论中首次提出来的
该公式主要用来求一个图像所含信息量，如果想要描述两个图像所含的共同信息量，可以用下面公式求解
这里面就出现了个难题，就是p(a,b)怎么求解。在概率论的教科书中，这里的p(a,b)可归结为二维随机变量离散概率分布。求解方法应该是根据具体问题具体分析，并没有可以直接套用的公式。
我用MATLAB设计了一组实验，实验是两幅不同角度拍摄的图片，目的是用信息论的方法求解相关系数。
实验背景：
aa.jpg bb.jpg
将两幅图导入MATLAB构建数据矩阵，并灰度化
A=rgb2gray(imread('aa.jpg'));
B=rgb2gray(imread('bb.jpg'));
%对图像的灰度值成对地做统计
for m=1:M;
for n=1:N;
if A(m,n)==0;
i=1;
else
i=A(m,n);
end
if B(m,n)==0;
j=1;
else
j=B(m,n);
end
temp(i,j)=temp(i,j)+1;
end
end
temp=temp./(M*N);
所以p(a,b)=temp(a,b)，问题也就解决了，关键在于成对做统计，这个方法收藏下来，留作后用！！！