图像归一化处理

归一化

归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为标量。 在多种计算中都经常用到这种方法。

简单介绍

归一化是一种无量纲处理手段,使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算,缩小量值的有效办法。 [1]例如,滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后,频率都是截止频率的相对值,没有了量纲。阻抗以电源内阻作归一化后,各个阻抗都成了一种相对阻抗值,“欧姆”这个量纲也没有了。等各种运算都结束后,反归一化一切都复原了。信号处理工具箱中经常使用的是nyquist频率,它被定义为采样频率的二分之一,在滤波器的阶数选择和设计中的截止频率均使用nyquist频率进行归一化处理。例如对于一个采样频率为500hz的系统,400hz的归一化频率就为400/500=0.8,归一化频率范围在[0,1]之间。如果将归一化频率转换为角频率,则将归一化频率乘以2*pi,如果将归一化频率转换为hz,则将归一化频率乘以采样频率的一半。

归一条件

在量子力学里,表达粒子的量子态的波函数必须满足归一条件,也就是说,在空间内找到粒子的概率必须等于1。这性质称为归一性。

归一化导引

一般而言,波函数是一个复函数。可是,概率密度是一个实函数,空间内积分和为1,称为概率密度函数。所以在区域内,找到粒子的概率是1。

因为粒子存在于空间,因此在空间内找到粒子概率是1,所以积分于整个空间将得到1。

假若,从解析薛定谔方程而得到的波函数,其概率是有限的,但不等于1,则可以将波函数乘以一个常数,使概率等于1。或者假若波函数内,已经有一个任意常数,可以设定这任意常数的值,使概率等于1

应用

1.复数阻抗可以归一化写为:Z = R + jωL = R(1 + jωL/R)(复数部分变成了纯数了,没有任何量纲)。

2.微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等,有很多运算都可以如此处理,既保证了运算的便捷,又能凸现出物理量的本质含义。

3.在统计学中,归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。即该函数在(-∞,+∞)的积分为1。

薛定谔方程的归一化

薛定谔方程为

其中,H是表征波函数总能量的哈密顿算符,是物理系统的波函数,i是虚数。h是约化普朗克常数。

将波函数归一化为。则薛定谔方程成为

对于归一化,薛定谔方程是个不变式,因为薛定谔方程是个线性微分方程。

一个表达粒子量子态的波函数,必须满足粒子的薛定谔方程。既然和都能够满足同样的薛定谔方程,它们必定都表达同样的量子态。假若不使用归一化的波函数,则只能知道概率的相对大小;否则,使用归一化的波函数,可以知道绝对的概率。这对于量子问题的解析,会提供许多便利。

图像处理中的归一化

原因

图像中,若比较两张图片(两张图片的样式:通道数,数据格式相同、大小:分辨率可以不同)

1.比较两张图片大小,需要判断是否相同的时候;

2.求取较小的一张图片在大图中的位置,需要判断的时候。

这个时候,我们可以使用欧式距离来作为判断函数,如下:

基础就是二维中的两点的距离:

若D=0,说明图片相等;或者是小的一张图片已经找到在大图中的位置。但是上面的D值的取值范围太广,甚至可以达到(0,正无穷大),会超出计算机的计算范围。故使用归一化处理。

处理步骤

1.将这个相似性函数展开,可以得:

2.可以看出,只有第二项是有意义的,因为第一项和第三项的值在选定模板后是固定的。对于欧式距离相似函数,值越大表示越不相似,也就是说,第二项的值越小则越不相似。

将第二项进行归一化:

那么当R(i,j)为1时,表示模板与子图完全相等。

概述图像;

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