Gradient Moyen
Le gradient moyen fait référence à la valeur moyenne du taux de changement de niveaux de gris. Il est utilisé pour indiquer la clarté de l'image. Cela est dû à la différence évidente de niveaux de gris près des limites ou des ombres de l'image.
Il reflète le taux de changement de contraste des petits détails de l'image, c'est-à-dire le taux de changement de densité dans la direction multidimensionnelle de l'image, et représente la clarté relative de l'image.
Le gradient moyen est la clarté de l'image, qui reflète la capacité de l'image à exprimer le contraste des détails. La formule de calcul est :
Dégradé d'image :
- G(x,y) = dxi + dyj;
- dx(i,j) = I(i+1,j) – I(i,j);
- dy(i,j) = I(i,j+1) – I(i,j);
Parmi eux, I est la valeur du pixel de l'image (comme la valeur RVB) et (i, j) est la coordonnée du pixel.
Le gradient d’image peut généralement également être calculé à l’aide de la différence médiane :
- dx(i,j) = [I(i+1,j) – I(i-1,j)]/2;
- dy(i,j) = [I(i,j+1) – I(i,j-1)]/2;
Les bords de l'image sont généralement obtenus en effectuant des opérations de dégradé sur l'image.
Algorithmes liés à la descente de gradient
La descente de gradient est l’algorithme d’optimisation le plus populaire aujourd’hui et constitue également la méthode la plus couramment utilisée pour optimiser les réseaux neuronaux.
Différentes variantes de la descente de gradient :
- Descente de gradient par lots
- Descente de gradient stochastique
- Descente de gradient par mini-lot