深度学习中图像预处理均值

图像中的均值，均方差等名字解释

均值

表示信号中直流分量的大小，一般用E(x)表示，其公式为：

对于高斯白噪声而言，其均值为0.

均方值

表示信号平方后的均值，一般用E(x^2)表示，一般是用来表示信号的平均功率

均方差

简写为MSE(mean square error),表示各项数据偏离真实值得距离平方和的平均数

方差

一般使用variance 或deviation，或Var表示，表示信号波动范围

标准差

Standard Deviation 用σ表示，反应一个数据基的离散程度

在深度学习其均值有两种 image mean和 pixel mean

mage mean：
简单的说，读入一张彩色图像，假设是(N*N*3)，这时候，求出image mean的话，就也是N*N*3，相当于把所有训练集在同一个空间位置上的像素的对应通道求了均值，也就是caffe里生成的mean.binaryproto文件，

pixel mean：
而pixel mean的话，其实是把训练集里面所有图片的所有R通道像素，求了均值，G,B通道类似，也就是不考虑空间位置了。所以求出来就是三个数值（R_mean,G_mean,B_mean），所以其实就是把image mean再求了一次均值。

在深度学校进行图片训练时，图像减去image mean可以移出掉图像的平均亮度(intensity),一般在训练时只是关心图像中的特征，而不是图像中的亮度，还减去均值还可以移除共同的部分，凸显出个体差异。

对深度学习中均值处理可以参考以下：

https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/81157344#fn:2

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