Предварительная обработка изображения Среднее вычитание изображения

Question

У меня есть вопрос относительно этапа предварительной обработки «Среднее вычитание изображения».
Я использую UCSD Dataset для обучения.
Одним из популярных шагов предварительной обработки является среднее вычитание. Теперь я задаюсь вопросом, правильно ли я делаю это.
Что я делаю следующее:

1. У меня есть 200 серый масштабируется поезд изображения

2. Я положил все изображения в списке и вычислить среднее с NumPy:

   np.mean(ImageList, axis=0) 
   

   Это возвращает me среднее изображение

3. Теперь я вычитаю среднее изображение со всех изображений поезда

Когда я теперь визуализирую свои предварительно обработанные изображения поезда, они в основном черные и имеют в них отрицательные значения.
Это правильно? Или мое понимание неправильного вычитания среднего изображения?

Вот один из моих тренировочных образов:

И это "значит, образ":

Answer 1

Похоже, что вы делаете это правильно.
Что касается отрицательных значений: их следует ожидать. Ваши исходные изображения имели значения интенсивности в диапазоне [0..1], как только вы вычтите среднее значение (должно быть около ~ 0,5), вы должны иметь значения в диапазоне (примерно) [-.5..0.5].

Обратите внимание, что вы также должны сохранить «среднее изображение», которое вы получили за время тестирования: как только вы хотите предсказать использование обученной сети, вам необходимо вычесть то же самое изображение из тестового изображения.

Update:
В вашем случае (статическая камера) среднее вычитают удаляет «общий» фон. Эти настройки, кажется, в вашу пользу, поскольку они фокусируют сеть на временных изменениях в кадре. этот метод будет хорошо работать для вас, если вы проверите на одинаковый набор изображений (т. е. кадры из той же статической камеры).