标准化图像的不同方法

Question

我想对像素可以为负值的图像进行归一化，并找到了两种不同的方法来实现。给定二维矩阵X，我可以执行以下操作：

a）X = 0.5*((X/max(abs(X))+1)

b）X = (X-min(X))/(max(X)-min(X))

由于我不是专家，所以我不确定两者中哪一个是标准化图像的更有用的方法。这两个选项之一是否具有某些优势？

Answer 1

对于GLCM来说，0电平在哪里并不重要，重要的是强度之间的差异。因此，我将选择在最小和最大强度之间线性拉伸的方法。这种方法最有效地利用了输出范围，因此引入了最小的量化误差。

在比较图像之间的GLCM结果时，最好以相同的方式拉伸所有图像。我会选择一个全局的最小值和最大值，对于集合中的所有图像保持不变。

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请注意，出于其他目的，答案将有所不同。

Answer 2

第二种方法将使用0到1之间的整个范围，这可能是您想要的。第一种方法将始终将0映射到0.5。当数据对称地分布在0附近时，第一种方法也将使用0到1之间的整个范围。

由您决定想要什么。