如何标准化图像颜色？

在描述Viola-Jones对象检测框架的论文中（Viola和Jones的实时人脸检测），提到如下内容：

用于训练的所有示例子窗口都进行了方差标准化，以尽量减少不同光照条件的影响。

我的问题是“他们使用了什么工具来标准化图像？”

我并不是在寻找Viola & Jones使用的特定工具，而是在寻找一个能产生几乎相同输出的类似工具。我已经跟随了很多haar训练教程（试图检测手），但尚未能输出一个好的检测器（xml）。

我尝试联系了作者，但至今仍未得到回应。

回答：

一种可能的方法是假设所有元素符合正态分布，进行简单标准化处理。

首先找到平均值（Mu）和标准差（S）：

Mu = 1/N * Sum(a[i][j]) 对每个i,j S  =  sqrt(1/(N-1) *  Sum((a[i][j] - Mu)^2)) 对每个i,j       (这里N是像素数量，在Viola Jones案例中是20*20)

从中，我们可以使用标准正态分布公式（通过标准化所有值）来标准化每个像素的值：

a'[i][j] = (a[i][j] - Mu) / S

另一种方法是向量标准化，其基本步骤如下：

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