图像归一化是指对图像进行了一系列标準的处理变换，使之变换为一固定标準形式的过程，该标準图像称作归一化图像。

原始图像在经历一些处理或攻击后可以得到多种副本图像，这些图像在经过相同参数的图像归一化处理后能够得到相同形式的标準图像。

图像归一化就是通过一系列变换（即利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函式对图像变换的影响），将待处理的原始图像转换成相应的唯一标準形式(该标準形式图像对平移、旋转、缩放等仿射变换具有不变特性。

基于矩的图像归一化技术基本工作原理为：首先利用图像中对仿射变换具有不变性的矩来确定变换函式的参数， 然后利用此参数确定的变换函式把原始图像变换为一个标準形式的图像(该图像与仿射变换无关)。 一般说来，基于矩的图像归一化过程包括4个步骤，即坐标中心化、x-shearing 归一化、缩放归一化和旋转归一化。

图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击，它能够找出图像中的那些不变数，从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的。

表情图像经过特徵块切割后，切割生成的特徵块大小不一。这时，就需要採取归一化的操作来统一特徵块图像的尺寸。为了方便后续特徵提取的计算和减少特徵的维数，在实验仿真中将特徵块图像归一化为像素的图像，即经切割后的特徵块图像若尺寸不为像素，就把它们统一归一化为像素。之所以把特徵块图像归一化为像素，是因为特徵块的形状都为长方形，更符合特徵块的自然形式。

图像归一化的技术可以分为线性归一化和非线性归一化两种。

线性归一化可以放大和缩小原始图像的长度和宽度，保留图像的线性性质。有时候表情特徵块图像可能不是所要求的形式，这时就要求进行对切割后的图像中心的位置做适当的更正，使之统一到相同的位置上，故採用非线性归一化技术。