图像处理中的L1-normalize 和L2-normalize

当一幅图像用某种特征表示出来,一般要进行L1-normalize或者是L2-normalize。

假设一幅图像表示为Y=[x1 x2 x3 x4 x5],

L1-normalize的结果为:


L2-normalize的结果为:


通过L1或L2标准化的图像特征往往具有良好的效果,至于那个更好就需要自己试验。

假设我们提取一个图像库的特征为histograms,其中列为图像标号,行为特征属性,即一列代表一幅图像,L2-normalize的matlab的代码实现为:

histograms = bsxfun(@times, histograms, 1./sqrt(sum(histograms.^2,1))) ;

L1-normalize的matlab的代码实现为:

histograms = bsxfun(@times, histograms, 1./sum(histograms,1) ;



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