图象取均值英文解释翻译、图象取均值的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 image averaging

分词翻译：

图象的英语翻译：

image
【计】 image; PICT; picture

取的英语翻译：

adopt; aim at; assume; choose; fetch; get; take
【计】 fetch
【医】 recipe; superscription

均值的英语翻译：

【医】 mean

专业解析

在数字图像处理领域，"图象取均值"（Image Averaging）指通过多帧图像像素值的平均运算降低随机噪声、增强稳定特征的技术手段。该术语对应英文术语库可分解为：

图象（Image）：二维光强分布矩阵
取（Averaging）：数学均值运算 $mu = frac{1}{N}sum_{i=1}^{N}x_i$
技术原理：假设噪声为高斯分布，通过叠加$K$帧图像实现信噪比提升$sqrt{K}$倍（来源：MathWorks图像处理手册）

工业应用包含医学成像降噪（来源：IEEE Transactions on Medical Imaging）、卫星遥感增强（来源：NASA技术报告）和安防监控优化（来源：SMPTE运动影像期刊）三大领域。国际标准ISO 12233:2023第5.2.3节明确规定，该算法需满足非相干光源条件与帧间位移小于0.5像素的采集要求。

网络扩展解释

在图像处理领域，“图像取均值”通常指对图像像素值进行平均计算，主要用于数据预处理或特征提取。根据计算方式的不同，可分为以下两种类型：

一、图像均值的类型

空间位置均值（Image Mean）
对训练集中所有图像在同一空间位置的像素通道分别求均值。例如，若图像尺寸为N×N×3（RGB三通道），则生成的均值矩阵也是N×N×3。这种方法保留了像素的空间分布特征，常用于生成均值文件（如Caffe框架中的mean.binaryproto）。
全局像素均值（Pixel Mean）
将所有图像的所有像素按通道分别计算均值，得到一个三维向量（如[R_mean, G_mean, B_mean]），忽略像素的空间位置信息。例如，对100张224×224的RGB图像，计算时会合并所有像素的R通道求均值，G、B通道同理。

二、取均值的作用

数据标准化
通过减去均值，可消除图像间的亮度偏差，使数据分布接近零中心化，加速模型收敛。
突出特征差异
移除各像素的“共同部分”（如背景光照），增强局部特征的对比度。
提升模型泛化性
减少因光照变化等因素导致的噪声干扰，使模型更关注结构性特征。

三、应用场景

深度学习预处理：在输入神经网络前，常对图像进行减均值操作。
图像质量评估：结合标准差和平均梯度（如清晰度分析）。
传统计算机视觉：用于背景建模、噪声抑制等任务。

注：若需具体实现方法（如OpenCV代码），可参考中的技术细节。