matlab卷积神经网络图像预处理

在 MATLAB 中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的图像预处理通常包括以下步骤：

1. 读取和调整图像大小：使用 imread 函数读取图像，然后使用 imresize 函数将图像的大小调整为网络所需的大小。

2. 数据增强：通过对图像进行旋转、缩放、翻转等操作来扩充训练数据集，减少过拟合的风险。MATLAB 中可以使用 imageDataAugmenter 函数来进行数据增强。

3. 归一化：将图像像素值缩放到 [0,1] 的范围内，以便网络的输入数据满足相同的统计分布。MATLAB 中可以使用 im2double 函数将图像像素值转换为 double 型。

4. 预处理：对图像进行预处理，以便网络可以更好地学习图像特征。例如，可以对图像进行均值归一化、标准化等处理。MATLAB 中可以使用图像增强器（imageDatastore）中的预处理函数来完成。

以下是一个示例代码，演示了如何在 MATLAB 中进行图像预处理：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 调整图像大小
img = imresize(img, [224, 224]);

% 数据增强
aug = imageDataAugmenter('RandRotation', [-15 15],'RandXScale',[0.8,1.2],'RandYScale',[0.8,1.2]);
augImg = augmentedImageDatastore([224,224],img,'DataAugmentation',aug);

% 归一化
img = im2double(img);

% 预处理
augImg = preprocess(augImg);

function data = preprocess(data)
    % 对图像进行均值归一化
    data = bsxfun(@minus, data, mean(data, 4)) ;
end