상호 상관과 상호 정보

상호 상관과 상호 정보의 차이점은 무엇입니까? 이러한 조치를 사용하여 어떤 종류의 문제를 해결할 수 있으며 언제 다른 방법을 사용하는 것이 적절한 지.

의견 주셔서 감사합니다. 명확히하기 위해, 질문은 시계열 분석보다는 iomage 분석에 대한 관심에 의해 촉진됩니다.

교차 상관은 두 데이터 세트 사이의 선형 관계를 가정합니다. 상호 정보는 한 데이터 집합의 한 값이 다른 데이터 집합의 값에 대해 무언가를 말하는 것으로 가정합니다.

따라서 상호 정보는 가정을 훨씬 약하게 만듭니다.

상호 정보로 해결되는 기존의 문제점은 두 가지 유형의 의료 이미지, 예를 들어 초음파 및 x- 레이 이미지의 정렬 (등록)이다. 일반적으로 이미지 유형을 모달리티라고하며 문제를 멀티 모달 이미지 등록이라고합니다.

엑스레이와 초음파 모두 뼈와 같은 특정 물질은 이미지에서 특정 '밝기'를 유발합니다. 일부 물질은 밝은 x- 선 및 초음파 이미지를 생성하는 반면, 다른 물질 (예 : 지방)의 경우 반대가 될 수 있습니다. 하나는 밝고 다른 하나는 어둡습니다. 따라서, 엑스선 영상의 밝은 부분이 또한 초음파의 밝은 부분 인 경우는 아니다.

따라서 상호 정보는 여전히 이미지를 정렬하는 데 유용한 기준이지만 상호 상관 관계는 아닙니다.

교차 상관은 시간-주파수 분석에 사용되며 시간에 따라 변하는 두 가지 기능 사이에서 얻은 지연 매개 변수를 가진 내부 제품입니다. $t$ 다른 하나는 시간에 평가됩니다 $lag+t$. 상호 상관 정리는 상호 상관을 개별 함수의 푸리에 변환과 관련 시키므로, 시간 영역에서 평가 된 cros 상관은이 정리에 의해 개별 함수의 스펙트럼 특성 / 주파수 도메인에 연결된다. 이에 대한 유사점은 공간 데이터 분석과 같은 다른 영역에도 존재합니다.