圖象取均值英文解釋翻譯、圖象取均值的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 image averaging

分詞翻譯：

圖象的英語翻譯：

image
【計】 image; PICT; picture

取的英語翻譯：

adopt; aim at; assume; choose; fetch; get; take
【計】 fetch
【醫】 recipe; superscription

均值的英語翻譯：

【醫】 mean

專業解析

在數字圖像處理領域，"圖象取均值"（Image Averaging）指通過多幀圖像像素值的平均運算降低隨機噪聲、增強穩定特征的技術手段。該術語對應英文術語庫可分解為：

圖象（Image）：二維光強分布矩陣
取（Averaging）：數學均值運算 $mu = frac{1}{N}sum_{i=1}^{N}x_i$
技術原理：假設噪聲為高斯分布，通過疊加$K$幀圖像實現信噪比提升$sqrt{K}$倍（來源：MathWorks圖像處理手冊）

工業應用包含醫學成像降噪（來源：IEEE Transactions on Medical Imaging）、衛星遙感增強（來源：NASA技術報告）和安防監控優化（來源：SMPTE運動影像期刊）三大領域。國際标準ISO 12233:2023第5.2.3節明确規定，該算法需滿足非相幹光源條件與幀間位移小于0.5像素的采集要求。

網絡擴展解釋

在圖像處理領域，“圖像取均值”通常指對圖像像素值進行平均計算，主要用于數據預處理或特征提取。根據計算方式的不同，可分為以下兩種類型：

一、圖像均值的類型

空間位置均值（Image Mean）
對訓練集中所有圖像在同一空間位置的像素通道分别求均值。例如，若圖像尺寸為N×N×3（RGB三通道），則生成的均值矩陣也是N×N×3。這種方法保留了像素的空間分布特征，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）
将所有圖像的所有像素按通道分别計算均值，得到一個三維向量（如[R_mean, G_mean, B_mean]），忽略像素的空間位置信息。例如，對100張224×224的RGB圖像，計算時會合并所有像素的R通道求均值，G、B通道同理。

二、取均值的作用

數據标準化
通過減去均值，可消除圖像間的亮度偏差，使數據分布接近零中心化，加速模型收斂。
突出特征差異
移除各像素的“共同部分”（如背景光照），增強局部特征的對比度。
提升模型泛化性
減少因光照變化等因素導緻的噪聲幹擾，使模型更關注結構性特征。

三、應用場景

深度學習預處理：在輸入神經網絡前，常對圖像進行減均值操作。
圖像質量評估：結合标準差和平均梯度（如清晰度分析）。
傳統計算機視覺：用于背景建模、噪聲抑制等任務。

注：若需具體實現方法（如OpenCV代碼），可參考中的技術細節。