图像归一化

资 源 简 介

图像归一化

详 情 说 明

图像归一化是计算机视觉中常见的预处理技术，它能将不同来源或拍摄条件的图像调整到统一标准范围内。该过程主要通过数学变换对像素值进行重新分布，从而消除数据间的量纲差异。

核心处理通常包括以下步骤：首先计算原始图像像素的均值，用于确定数据的中心位置；其次计算标准差，反映像素值的离散程度；最后通过线性变换将所有像素值映射到新的数值区间。这种标准化处理能显著提升后续模型训练的稳定性和收敛速度。

效果优势主要体现在三个方面：消除光照条件差异带来的影响，使不同时间拍摄的图像具有可比性；统一数值范围避免某些特征维度在模型训练中占据过大权重；增强算法对对比度变化的鲁棒性。实践表明，经过归一化处理的图像在分类、检测等视觉任务中往往能获得更稳定的表现。