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影象歸一化normalization

一、影象歸一化的好處:

1、轉換成標準模式,防止仿射變換的影響。

2、減小几何變換的影響。

3、加快梯度下降求最優解的速度。

二、影象歸一化的方法

1、線性函式轉換,表示式如下:
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
說明:x、y分別為轉換前、後的值,MaxValue、MinValue分別為樣本的最大值和最小值。
2、對數函式轉換,表示式如下:
y=log10(x)
說明:以10為底的對數函式轉換。
3、反餘切函式轉換,表示式如下:

y=atan(x)*2/PI

三、線性函式轉換程式碼(matlab)

%% 影象歸一化
clc
clear
close all
image = imread('E:\裂紋\a\3\53.bmp');
image = rgb2gray(image);
figure
imshow(image);

image = double(image);
image_minGray = min(min(image));
image_maxGray = max(max(image));
image_distance = image_maxGray-image_minGray;
min_Gray = 0;
max_Gray = 255;
image_normalization = (image-image_minGray)/image_distance;  %歸一化,影象的灰度值限制到(0~1)之間
figure 
imshow(image_normalization)

image_255 = max_Gray*image_normalization +min_Gray;  
figure 
imshow(uint8(image_255))

%% 方法二直接呼叫matlab函式mat2gray
image_norm = mat2gray(image);
figure
imshow(image_norm)
原圖歸一化後的圖原圖

歸一化後的圖片