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规范化负值的正确方法是什么?

convolution image-processing c#

user366312 · 技术社区 · 7 年前

假设我使用以下内核执行了卷积操作:

double[,] image = ImageDataConverter.ToDouble2d(lena);
double[,] kernel = new double[,] { { 2, 0, 0, }, 
                                   { 0,-1, 0, }, 
                                   { 0, 0,-1, }, };  
double[,] conv = Convolution.LinearConvolutionInSpatialDomain(image, kernel );

可以理解,使用这个内核进行卷积会在二维双数组中产生一些负值。

显然,以下方法:

    public static void Rescale(double[,] convolve)
    {
        int imageWidth = convolve.GetLength(0);
        int imageHeight = convolve.GetLength(1);

        double maxAmp = 0.0;

        for (int j = 0; j < imageHeight; j++)
        {
            for (int i = 0; i < imageWidth; i++)
            {
                maxAmp = Math.Max(maxAmp, convolve[i, j]);
            }
        }

        double scale = 1 / maxAmp;

        for (int j = 0; j < imageHeight; j++)
        {
            for (int i = 0; i < imageWidth; i++)
            {
                double d = convolve[i, j] * scale;
                convolve[i, j] = d;
            }
        }
    }

无法在0-1之间重新缩放这些值。

那么,实现标准化的标准程序是什么呢?

2 回复 | 直到 7 年前

digonly 7 年前

你可以找到最小值和最大值。将比例更改为 double scale = 1 / (Math.abs(minAmp) + maxAmp) 并添加 minAmp 在使用磅秤之前。

double d = (convolve[i, j] + Math.abs(minAmp)) * scale

user366312 7 年前

我使用以下功能来解决我的问题:

    private static double Constraint(double value, double minRange, double maxRange, 
                                           double minVal, double maxVal)
    {
        return (((value - minVal) / (maxVal - minVal)) * 
                  (maxRange - minRange) + minRange);
    }

此函数的编写基于 this link .

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