【问题标题】：How to normalize multiple array of different size in matlab如何在matlab中标准化多个不同大小的数组
【发布时间】：2015-06-10 11:55:00
【问题描述】：

我使用一组图像进行图像处理，其中每个图像都会生成唯一的代码（弗里曼链码）。每个图像的数组大小各不相同。但是，该值的范围从 0 到 7。例如第一个图像创建 3124 个元素的数组。第二张图片创建了 1800 个元素的数组。现在为了进一步处理，我需要这些数组的固定大小。那么，有没有办法对其进行规范化呢？

【问题讨论】：

标签： arrays matlab image-processing normalize

【解决方案1】：

将链码算法应用于不同图像时，您会得到不同大小的数组是有原因的。这是因为代表每个形状的轮廓完全不同。例如，字母C 和D 很可能包含长度不同的链码，因为您将形状描述为从起始位置开始的值链。 0-7 范围内的值只是告诉您在给定形状中当前位置的情况下您接下来需要看哪个方向。通常，链码有以下约定：

3  2  1
4  x  0
5  6  7

0 表示向东移动，1 表示向北向东移动，2 表示向北移动，依此类推。因此，如果我们有以下轮廓：

o  o  x 
o
o  o  o

起始位置为x，链码为：

4  4  6  6  0  0

链码编码了我们应该如何跟踪给定起始位置的对象的周长。现在，您要问的是我们是否可以采用具有不同形状的两个不同轮廓，并使用表示它们的链码的相同数量的值来表示它们。你不能因为链码的长度不同。

`tl;dr`

一般来说，你不能。不同大小的数组意味着由这些链码表示的轮廓具有不同的长度。您实际上要问的是您是否可以用相同数量的元素表示两个不同且不相关的轮廓/链码....而简短的回答是否定的。

您需要考虑的是为什么要尝试这样做？您是否尝试比较不同轮廓之间的形状？如果你是，那么做链码并不是最好的方法，因为链码对于轮廓如何变化是多么敏感。添加最轻微的噪音会导致完全不同的链码。

相反，您应该研究形状相似性度量。 Remco Veltkamp 的一篇权威论文讨论了用于形状检索的不同形状相似性度量。见这里：http://www.staff.science.uu.nl/~kreve101/asci/smi2001.pdf。诸如 Hausdorff 距离、Minkowski 距离……甚至是简单的矩等度量是最常用的度量。

【讨论】：

非常感谢您的评论。我同意你关于选择弗里曼链编码的建议。我想采纳你的建议，但我没有足够的时间这样做。如果我使用这个公式对其进行标准化怎么办？ fcode normalize
@nick11 - 您向我展示的程序假定对象或多或少相同，但有一些细微差别。事实上，您有两个长度差异很大的链码......我不建议使用链码来比较轮廓。不幸的是，您的时间限制是我无法控制的挫折。如果您想正确比较形状，不建议使用链码。