Image processing 图像平均减法

我不知道图像平均减法在我的用例中是否有用

我正在用道路图像训练SegNet网络，并在训练过程中减去平均值

当我比较均值减法前后的图像时，没有均值减法的图像似乎有更多的特征和详细的像素信息

我理解平均减法的重要性，因为它减少了不同照明的影响，并且在训练过程中有助于梯度计算。但是，这不意味着我泄露了一些重要信息吗。我附上图片以供参考

原创的

用平均减法

看上面的图片，我有一个假设，没有平均减法的图像可以了解更多的功能，特别是关于汽车（这在这里非常重要）。使用平均减法的图像在汽车周围大部分是黑色的

---

如能提供解释或链接到可能解释此问题的资料，将不胜感激。谢谢。

这里有两件事要考虑：

像素值本身

这些像素值在屏幕上的显示方式

如果图像是无符号整数类型（例如

uint8

），并且在不将图像强制转换为其他类型的情况下减去平均值，则可能会破坏图像信息。例如，如果图像包含像素值

204 208 100  75  86

平均值是100.3，减去平均值的结果是

104 108   0   0   0    -- saturated subtraction

或

这取决于您是使用饱和减法还是C型算术。在这两种情况下，图像不再包含与以前相同的信息

正确的做法当然是使用浮点值：

103.7  107.7   -0.3  -25.3  -14.3    -- floating-point subtraction

在这种情况下，数据仍然包含完全相同的信息，只是现在它是零均值

---

现在，如何在屏幕上显示这个零均值图像？您可以将每个值255映射到255，使有效范围[0255]之外的值饱和；或者，您可以在数据中找到最小值和最大值，将像素值线性映射到有效范围。在第一种情况下，它看起来像是您损坏了图像（如您的示例所示），在第二种情况下，它看起来像是图像中没有太大变化。也就是说，屏幕上没有显示图像的方法，仍然能看到平均减法的效果。

这里有两件事要考虑：

像素值本身

这些像素值在屏幕上的显示方式

如果图像是无符号整数类型（例如

uint8

），并且在不将图像强制转换为其他类型的情况下减去平均值，则可能会破坏图像信息。例如，如果图像包含像素值

204 208 100  75  86

平均值是100.3，减去平均值的结果是

104 108   0   0   0    -- saturated subtraction

或

这取决于您是使用饱和减法还是C型算术。在这两种情况下，图像不再包含与以前相同的信息

正确的做法当然是使用浮点值：

103.7  107.7   -0.3  -25.3  -14.3    -- floating-point subtraction

在这种情况下，数据仍然包含完全相同的信息，只是现在它是零均值

---

现在，如何在屏幕上显示这个零均值图像？您可以将每个值255映射到255，使有效范围[0255]之外的值饱和；或者，您可以在数据中找到最小值和最大值，将像素值线性映射到有效范围。在第一种情况下，它看起来像是您损坏了图像（如您的示例所示），在第二种情况下，它看起来像是图像中没有太大变化。也就是说，没有办法在屏幕上显示图像，仍然可以看到平均减法的效果。

我使用了浮动pt。数值[92.05,84.79,77.08]（RGB）。我计算了整个数据集（3000张图像）每个通道的平均值。因此，我们不确定平均值是否正确。你知道在把我的图像数据集传递给它之后，我可以用什么库来验证它吗？我不知道你在用什么编程语言，但你可能想用OpenCV来做这类事情。我用过浮动pt。数值[92.05,84.79,77.08]（RGB）。我计算了整个数据集（3000张图像）每个通道的平均值。因此，我们不确定平均值是否正确。你知道在将图像数据集传递给它之后，我可以用什么库来验证它吗？我不知道你在用什么编程语言，但你可能想用OpenCV来做这类事情。