La correlación cruzada supone una relación lineal entre 2 conjuntos de datos. Mientras que la información mutua solo supone que un valor de un conjunto de datos dice algo sobre el valor del otro conjunto de datos.
Entonces la información mutua hace suposiciones mucho más débiles.
Un problema tradicional resuelto con información mutua es la alineación (registro) de dos tipos de imágenes médicas, por ejemplo, un ultrasonido y una imagen de rayos X. (normalmente, los tipos de imágenes se denominan modalidades, por lo que el problema se denomina registro de imágenes multimodales).
Tanto para la radiografía como para la ecografía, un material específico, por ejemplo hueso, conduce a un cierto "brillo" en la imagen. Mientras que algunos materiales conducen a una imagen brillante de rayos X y ultrasonido, para otros materiales (por ejemplo, grasa) podría ser lo contrario, uno es brillante y el otro es oscuro. Por lo tanto, no es el caso que las partes brillantes de la imagen de rayos X también sean partes brillantes del ultrasonido.
Por lo tanto, la información mutua sigue siendo un criterio útil para alinear las imágenes, pero la correlación cruzada no lo es.