原理 圖像白化（whitening）可用於對過度曝光或低曝光的圖片進行處理，處理的方式就是改變圖像的平均像素值為 0 ，改變圖像的方差為單位方差 1。我們需要先計算原圖像的均值和方差，然后對原圖像的每個像素值做變換。假設圖像 P 有 I 行 J 列，每個像素的值為 pij, 均值和方差的計算公式 ...

轉自：https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6691189.html http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5199086.html 變換模型是指根據待匹配圖像與背景圖像之間幾何畸變的情況，所選擇的能最佳擬合兩幅圖像 ...

問題引入 如何將\(f(x,y)\)變換成\(G(u,y)\) 過程推導 \[\begin{align*} &f(x,y)=f(x_1,\cdots,x_n,y_1,\cdots,y_n)\\ &df=\frac {\partial f} {\partial x_1 ...

轉載： 一個集合 XX 的仿射變換為： f(x)=Ax+b,x∈X它的幾何意義是對一個圖形進行： 縮放（Scale）、平移(transform)、旋轉(rotate)、反射（reflection, 對圖形照鏡子）、錯切(shear mapping，感覺像是一個圖形的倒影) 或者它們的任意組合 ...

http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5199086.html 變換模型是指根據待匹配圖像與背景圖像之間幾何畸變的情況，所選擇的能最佳擬合兩幅圖像之間變化的幾何變換模型。可采用的變換模型有如下幾種:剛性變換、仿射變換、透視變換和非線形變換等，如下圖： 參考 ...

主成分分析與白化是在做深度學習訓練時最常見的兩種預處理的方法，主成分分析是一種我們用的很多的降維的一種手段，通過PCA降維，我們能夠有效的降低數據的維度，加快運算速度。而白化就是為了使得每個特征能有同樣的方差，降低相鄰像素的相關性。 主成分分析PCA PCA算法可以將輸入向量轉換為一個維數低 ...

我！就！是！個！廢！柴！……哼…… 前言： PCA與白化， 就是對輸入數據進行預處理， 前 ...