数据增强

深度学习中，为了避免出现过拟合（Overfitting），通常我们需要输入充足的数据量．本页面主要记录下常用的数据增强（Data Augmentation）变换方法．

旋转 | 反射变换(Rotation/reflection): 随机旋转图像一定角度; 改变图像内容的朝向;
    翻转变换(flip): 沿着水平或者垂直方向翻转图像;
    缩放变换(zoom): 按照一定的比例放大或者缩小图像;
    平移变换(shift): 在图像平面上对图像以一定方式进行平移;
    可以采用随机或人为定义的方式指定平移范围和平移步长, 沿水平或竖直方向进行平移. 改变图像内容的位置;
    尺度变换(scale): 对图像按照指定的尺度因子, 进行放大或缩小; 或者参照SIFT特征提取思想, 利用指定的尺度因子对图像滤波构造尺度空间. 改变图像内容的大小或模糊程度;
    对比度变换(contrast): 在图像的HSV颜色空间，改变饱和度S和V亮度分量，保持色调H不变. 对每个像素的S和V分量进行指数运算(指数因子在0.25到4之间), 增加光照变化;
    噪声扰动(noise): 对图像的每个像素RGB进行随机扰动, 常用的噪声模式是椒盐噪声和高斯噪声;
    颜色变换(color): 在训练集像素值的RGB颜色空间进行PCA, 得到RGB空间的3个主方向向量,3个特征值, p1, p2, p3, λ1, λ2, λ3. 对每幅图像的每个像素Ixy=[IRxy,IGxy,IBxy]T进行加上如下的变化: