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标准化梯度意味着什么？

信息处理图像处理计算机视觉

2022-01-28 09:12:59

由于我的算法需要检测长的、连贯的边缘，因此每个像素的估计局部幅度 P 相对于其局部邻域 W（即 5x5 窗口）中的幅度进行归一化。

$P_{normalized} = \dfrac{P - \mu _w}{\sigma_w}$

其中和中边缘幅度的平均值和标准差。 $\mu _w$ $\sigma_w$ $w$

这在 Bhat 的论文“GradientShop: A Gradient-Domain Optimization Framework for Image and Video Filtering”中给出，我需要实现那里描述的算法。我没有得到，规范化梯度到底意味着什么？

2个回答

由于您在本地工作，因此建议您将标准化的事物与其相对环境进行比较。

梯度是一个向量（单通道图像中的二维向量）。
您可以根据该像素周围的梯度范数对其进行归一化。

所以是平均幅度，是窗口中的标准差。 ${\mu}_{w}$ ${\sigma}_{w}$ 5x5

如果，则归一化梯度为。 $\nabla \mathbf{x}=[g_x, g_y]^T$ ${\nabla \mathbf{x}}_n=[\frac{g_x}{\lVert \nabla \mathbf{x} \rVert}, \frac{g_y}{{\lVert \nabla \mathbf{x} \rVert}}]^T$

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