Image Processing 【Normlize和DeNormlize】

在深度学习图像处理中，Normalize（归一化）和DeNormalize（反归一化）是最基础但容易混淆的操作。本文通过Toy Example和可视化对比，让你彻底理解它们的数学原理和代码实现。

什么是归一化（Normalize）？

归一化的目的是将图像的像素值从原始范围（如 [0, 255]）映射到一个标准范围（如 [-1, 1] 或 [0, 1]），以便神经网络更容易学习。
$$x_{\text{normalized}}=\frac{x_{\text{original}}-\text{mean}}{\text{std}}$$

其中：

视觉基础模型ViT一般使用ImageNet的mean和std，如CLIP：mean：数据集的均值（如 [0.485, 0.456, 0.406] for ImageNet）std：数据集的标准差（如 [0.229, 0.224, 0.225] for ImageNet）传统VAE等low leve图像压缩模型，一般使用default的mean和std：mean：数据集的均值（如 [0.5, 0.5, 0.5] for default）std：数据集的标准差（如 [0.5, 0.5, 0.5] for default）

这个Norm的操作一般在那里使用呢？

• 训练的时候，在Dataset的transforms中
• 推理的时候，在Transformers的AutoProcessor中
• 需要注意的是：训练和推理的归一化必须一致；如果训练时用了 ImageNet 的 mean=[0.485, 0.456, 0.406]，推理时也必须用相同的参数，否则模型性能会大幅下降。

# 训练的时候
from torchvision import transforms
# 定义归一化参数（例如 ImageNet 的 mean/std）
DATA_NORM = {"mean": [0.485, 0.456, 0.406],"std": [0.229, 0.224, 0.225]
}
# 在 Dataset 的 transforms 中加入 Normalize
train_transform = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.RandomCrop(224),transforms.ToTensor(),          # 先转换到 [0,1]transforms.Normalize(           # 再归一化到标准分布mean=DATA_NORM["mean"], std=DATA_NORM["std"]),
])
dataset = ImageFolder("data/train", transform=train_transform)# 推理的时候，底层已封装了数据预处理（包括归一化），用户无需关心具体参数。
from transformers import AutoImageProcessor
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")  # 自动归一化

数据加载过程中，数值范围的变化：

ToTensor 将 [0, 255] → [0, 1]
Normalize 将 [0, 1] → 标准分布
数据集 →	Mean 和	Std  →	归一化后范围mean和std是default(0.5)：	[0, 1] → [-1, 1]mean和std是imagenet：		[0, 1] → [-2.1, 2.5]

什么是反归一化（DeNormalize）

反归一化是归一化的逆操作，用于将处理后的数据还原到原始范围（如 [0, 255]），一般用于生成的图像的可视化。
$$x_{\text{original}}=x_{\text{normalized}}\times \text{std}+\text{mean}$$

如果输入是经过ToTensor的 [0, 1]，想要输出是 [0, 255]，则还需乘以 255，才能成功还原到原始像素值！
$$x_{\text{original}}=(x_{\text{normalized}}\times \text{std}+\text{mean})\times 255$$

def denormalize(tensor, mean, std):# 输入 tensor 是 (C, H, W)，反归一化后转 (H, W, C) 并缩放到 [0, 255]mean = torch.tensor(mean).view(3, 1, 1)std = torch.tensor(std).view(3, 1, 1)denorm_img = (tensor * std + mean) * 255.0return denorm_img.permute(1, 2, 0).clamp(0, 255).to(torch.uint8)# 测试反归一化
norm_img = transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])(toy_img)
denorm_img = denormalize(norm_img, mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])

训练VAE可视化图像的数据变化流程

因为SSIM/PSNR一般在 [0,1] 之间计算，rFID一般在[0,255]之间计算：

常见误区

1. ToTensor 已经归一化到 [0, 1]，Normalize 是进一步变换。

2. ImageNet 的 mean/std 会使数据超出 [0, 1]，可视化时需 clamp。

3. 反归一化必须使用和归一化相同的 mean/std，否则颜色会错误。

# 下面的 denorm 仅适用于 mean=0.5, std=0.5:
samples = torch.clamp(127.5 * samples + 128.0, 0, 255)  # 仅适用于 mean=0.5, std=0.5