【图像预处理全流程】：提升图像分类性能的20个小技巧

 # 1. 图像预处理的基本概念与重要性 ## 图像预处理概述 图像预处理是计算机视觉和图像分析领域的基石，它涉及到将原始图像数据转换为更适合进一步分析的形式的一系列操作。这些预处理步骤包括但不限于噪声消除、图像调整、增强以及标准化等。在任何深度学习任务开始之前，图像预处理是至关重要的一步，因为它直接影响到后续模型的性能和准确性。 ## 为什么图像预处理重要 在机器学习和深度学习中，模型的性能很大程度上依赖于输入数据的质量。未经过预处理的图像往往包含大量噪声、不均匀的光照和颜色偏差等，这些问题可能会导致模型无法正确地学习到数据中的关键特征。通过预处理，我们可以减少这些因素的影响，增强模型学习的效率，从而提高最终的分类和识别准确度。 ## 图像预处理的目标 图像预处理的基本目标是提高图像质量和清晰度，以便更有效地提取特征并优化机器学习模型的性能。预处理可以确保数据一致性，减少不必要的复杂性，从而简化问题的复杂度，为后续的分析和模型训练提供更为稳定和可靠的输入数据。预处理的具体目标可能包括： - 提升图像对比度和亮度 - 通过裁剪和缩放使图像尺寸标准化 - 应用滤波和去噪技术减少图像噪声 - 进行图像增强以改善特征识别能力 - 实现图像格式和数据类型的统一 通过对图像进行预处理，我们可以确保输入数据的可靠性，为后续的图像分析和模型训练打下坚实的基础。接下来的章节将详细介绍图像预处理理论基础，为读者提供更深入的理解。 # 2. 图像预处理理论基础 ### 2.1 图像预处理的定义和目的 #### 2.1.1 预处理在图像处理中的作用 在图像处理领域，预处理是将图像转换成一种更适合后续处理的形式的过程。它包括了图像的几何变换、噪声的消除、图像的恢复以及图像的增强等。预处理可以改善图像质量，提高图像的可读性，并且能够提高算法的处理效率。 图像预处理的作用可以体现在以下几个方面： - **提高图像质量**：通过去除噪声、校正畸变等方式，使图像质量得到提升，为后续处理如边缘检测、特征提取等奠定基础。 - **改善特征提取**：通过预处理，可以将图像中的特征更加突出，便于后续的特征提取和分析，有利于提高后续算法的准确性和鲁棒性。 - **加速算法运行**：通过对图像进行合适的预处理，可以减少数据量，提高算法效率，降低算法复杂度。 - **适应特定的应用需求**：不同的应用场景可能需要对图像进行不同的预处理，以满足特定的分析需求。 预处理的这些作用在深度学习中尤为重要，因为深度学习模型通常对输入数据的格式和质量有较为严格的要求，合适的预处理可以极大地改善模型的性能。 ```mermaid graph TD A[原始图像] --> B[预处理] B --> C[噪声去除] B --> D[几何校正] B --> E[图像增强] C --> F[提高图像质量] D --> F E --> F F --> G[改善特征提取] G --> H[加速算法运行] H --> I[适应特定应用需求] ``` #### 2.1.2 图像分类性能提升的理论依据 图像分类是计算机视觉中的基础任务，它涉及到将图像分配到一定的类别中。预处理技术能够提升图像分类性能的理论依据可以概括为： - **增加类别间区分度**：通过调整图像的亮度、对比度和饱和度等特征，可以增强图像的区分度，帮助分类器更准确地区分不同的类别。 - **消除无关因素的干扰**：去除图像中的噪声、遮挡等不利因素，可以减少分类器对这些干扰因素的敏感度，提高分类的准确性。 - **突出有效特征**：通过图像增强技术如直方图均衡化，可以突出图像中的有用特征，这些特征对于分类器区分不同类别具有积极作用。 这些理论依据都强调了预处理技术在图像分类中不可或缺的角色，预处理能够为深度学习模型提供更加有利的学习环境，最终提升模型的分类性能。 ### 2.2 图像预处理的基本技术 #### 2.2.1 灰度转换与色彩空间调整 灰度转换是将彩色图像转换为灰度图像的过程，它涉及到将图像的 RGB 三个颜色通道合并为单一通道。灰度转换的目的是简化图像信息，降低图像处理的复杂度。常见的灰度转换方法包括： - **最大值法**：灰度值由 RGB 中的最大值决定。 - **加权平均法**：给 RGB 三个通道不同的权重，如常用的 0.299R + 0.587G + 0.114B。 色彩空间调整则是将图像从一个色彩空间转换到另一个，比如从 RGB 转换到 HSV（Hue, Saturation, Value）空间。这种转换有利于更有效地处理和分析图像的色彩信息。 ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('example.jpg') # RGB转灰度 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # RGB转HSV hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV) # 显示转换后的图像 cv2.imshow('Gray Image', gray_image) cv2.imshow('HSV Image', hsv_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### 2.2.2 图像缩放与旋转技术 图像缩放是指改变图像大小的过程，旋转技术则是对图像进行旋转以调整其方向。图像缩放可以通过插值算法实现，常见的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。图像旋转时要注意图像的中心点以及旋转角度的选取，以确保图像旋转后不发生扭曲。 代码示例： ```python # 使用双线性插值进行缩放 resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 对图像进行旋转操作 (h, w) = image.shape[:2] center = (w // 2, h // 2) M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) # angle为旋转角度，scale为缩放比例 rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h)) ``` #### 2.2.3 图像增强方法及其原理 图像增强主要是改善图像质量，提升图像的视觉效果或利于后续处理。常见的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度调整、滤波去噪等。这些方法通过不同的数学变换，对图像的视觉表现进行调整。 例如，直方图均衡化是一种通过扩展图像的直方图来增强图像对比度的方法，它通过重新分配图像的亮度值，使得图像的直方图分布更广，从而使图像的细节变得更加明显。 代码示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 直方图均衡化 equalized_image = cv2.equalizeHist(image) # 显示原始图像和均衡化后的图像 plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray'), plt.title('Original') plt.subplot(122), plt.imshow(equalized_image, cmap='gray'), plt.title('Equalized') plt.show() ``` ### 2.3 预处理流程的设计原则 #### 2.3.1 针对不同数据集的预处理策略 预处理流程的设计应当充分考虑数据集的特点，包括图像的类型、应用场景和图像的多样性。对于医疗图像，可能需要侧重于边缘保持和特征增强；对于卫星图像，则可能更关注于颜色的校正和亮度的调整。 设计合理的预处理策略需要对数据集进行充分的调研和分析。例如，图像中的噪声类型和分布对于选择合适的去噪方法至关重要，不同的去噪方法适用的噪声类型不同。此外，数据集中的特征多样性也会影响到图像增强方法的选择，比如亮度调整需要考虑不同光照条件下图像的亮度差异。 #### 2.3.2 预处理与模型选择的协同优化 模型的选择与预处理是相辅相成的。选择合适的模型前，需要对预处理技术进行充分的考量。例如，选择卷积神经网络（CNN）进行图像处理时，由于CNN具有从原始像素数据自动学习特征的能力，预处理阶段可以较为简单，不需要复杂的特征工程。而对于传统的机器学习模型，预处理阶段可能需要更多的特征提取和选择工作。 预处理与模型选择的协同优化，意味着在选择预处理技术和模型时，应该根据任务需求和数据特性，综合考虑两者的适应性和效率，以达到最佳的处理效果。 # 3. 图像预处理技巧实践应用 ## 3.1 图像归一化与标准化 ### 3.1.1 归一化的应用场景与效果 在图像处理领域，归一化是一种非常重要的预处理步骤，其目的是将图像数据缩放到一个特定的范围，通常是[0,1]或[-1,1]，以此来加速模型的训练过程并提高其收敛速度。归一化操作简化了模型在优化过程中的计算复杂性，并且能够有效避免因数值范围过大而导致的梯度爆炸问题。例如，在神经网络中，归一化可以保证激活函数接收到的输入值接近其期望输入，从而使得训练更加稳定和有效。 在不同的应用场景下，归一化的具体形式可能有所不同。例如，在使用深度学习框架训练卷积神经网络（CNN）时，输入的图像经常被归一化为均值为0，标准差为1的分布，以确保每一层的输入都具有相对统一的尺度。 ### 3.1.2 标准化与数据分布的关系 标准化，通常指的是将数据调整到具有0均值和单位方差的标准正态分布。在图像处理中，标准化有助于将不同尺度和范围的数据统一到一个标准格式，进而可以提高不同来源或不同类型图像的可比性。此外，标准化在算法的选择上也是有意义的，例如一些机器学习算法在处理标准化后的数据时表现得更好，如支持向量机（SVM）和K均值聚类算法。 标准化处理对于数据分布有着直接影响。通过对图像数据进行标准化处理，可以有效地减少因数据分布差异造成的模型泛化能力下降。这一点在特征提取和模式识别任务中尤为明显，标准化有助于模型更加关注于特征本身，而非其数值范围。 ## 3.2 图像去噪与锐化技术 ### 3.2.1 常用的图像去噪方法对比 在数字图像处理中，噪声是图像质量的一个主要障碍。噪声的类型多种多样，例如高斯噪声、椒盐噪声、均匀噪声等。为了提高图像质量，通常需要采用有效的去噪方法。常用的图像去噪方法包括： 1. 高斯滤波：通过用高斯函数的权重对图像进行卷积来平滑图像。这种方法简单而有效，但可能会模糊图像的边缘。 2. 中值滤波：通过用像素的中值替换每个像素值来去除噪声，特别适用于去除椒盐噪声。 3. 双边滤波：在高斯滤波的基础上引入了像素间距离的考量，能够更有效地保留边缘信息。 每种去噪方法都有其适用的场景和优缺点，选择合适的去噪方法需要根据具体问题和图像特性进行。 ### 3.2.2 图像锐化的算法及实践 图像锐化是增强图像细节，使模糊的图像变得更加清晰的过程。在数字图像处理中，常见的锐化算法包括： 1. 拉普拉斯算子：通过提取图像的高频信息来增强边缘。 2. Robert算子：一种基于差分的边缘检测算法，通过计算图像的梯度信息来锐化图像。 3. Sobel算子：计算图像的梯度幅度，通过识别边缘来增强图像。 实际应用中，图像锐化的程度需要谨慎控制，过度锐化可能会引入噪声并产生人工痕迹。通常，锐化操作会在去噪之后进行，以避免在去除噪声的同时也模糊了图像的边缘细节。 ## 3.3 图像增强的高级技巧 ### 3.3.1 直方图均衡化技术详解 直方图均衡化是一种增强图像对比度的技术，其目的是通过拉伸图像的直方图分布来改善图像的视觉效果。具体来说，该方法通过映射原始图像的直方图到一个均匀分布的直方图，使得图像的亮度范围得到充分利用。直方图均衡化不仅增强了图像的整体对比度，也能够改善图像的局部细节对比度。 在进行直方图均衡化时，需要注意的是，该方法在增强图像对比度的同时，可能会降低图像的全局色度信息，并引入新的噪声。因此，在实际应用中，通常需要结合其他预处理方法如去噪等来达到最佳效果。 ### 3.3.2 对比度受限的自适应直方图均衡化 对比度受限的自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization，CLAHE）是直方图均衡化的一个改进版本，它对图像局部区域进行均衡化操作，并且限制了增强的对比度，以避免过度增强产生的噪声和人工效果。 CLAHE通过限制对比度增强的幅度，并且只在图像的局部区域内进行均衡化，这样可以有效避免传统直方图均衡化可能会引入的噪声和伪影。在应用CLAHE时，需要选择适当的限制参数，以及决定图像被分成多少个小的处理区域，这些参数会根据具体的应用场景和图像特性进行调整。 ```python import cv2 from matplotlib import pyplot as plt # 读取原始图像 img = cv2.imread('path_to_image') # 使用OpenCV进行CLAHE处理 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) img_clahe = clahe.apply(img) # 显示原始图像和处理后的图像 plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(cv2.cvtColor(img_clahe, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title('CLAHE Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() ``` 在上述代码中，我们使用了OpenCV库中的`createCLAHE`函数来进行对比度受限的自适应直方图均衡化处理。首先，我们读取一张图像，然后创建并应用CLAHE对象。最后，我们使用matplotlib库展示了原始图像和处理后的图像，以便直观比较增强效果。 # 4. 图像预处理中的数据增强策略 ## 4.1 数据增强的基本方法 ### 4.1.1 平移、旋转与缩放 在图像识别和分类任务中，数据增强是提高模型泛化能力的重要手段。平移、旋转和缩放是最常见的图像数据增强方法。通过这些变换，可以人为地扩大训练集的规模和多样性，减少模型对特定角度、位置或尺寸的过拟合。具体操作如下： **平移**：通过在图像上应用一个或多个方向的位移，可以模拟物体在视场中的移动。平移对图像特征的局部变化最为敏感。 **旋转**：旋转操作可以在任意角度内对图像进行旋转，从而增强模型对旋转不变性的理解。 **缩放**：缩放是改变图像的尺寸，模拟目标在不同距离下的观察效果。 在实际应用中，可以使用Python和OpenCV库来实现这些变换： ```python import cv2 import numpy as np # 加载图像 image = cv2.imread('example.jpg') # 平移 rows, cols, channels = image.shape M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]]) translated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows)) # 旋转 M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2), 45, 1) rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows)) # 缩放 resized_image = cv2.resize(image, (int(cols/2), int(rows/2))) ``` ### 4.1.2 颜色空间变换与亮度调整 颜色空间变换和亮度调整是图像预处理中常用的技巧，它们可以帮助模型更好地理解和处理颜色信息。颜色空间变换通常涉及从RGB颜色空间到HSV或YCbCr等颜色空间的转换。这种转换有助于分离图像的亮度信息与色度信息，从而在增强过程中更精细地调整图像。 亮度调整则涉及改变图像的明暗程度。这种方法能够使模型在不同的光照条件下都能够保持稳定的识别性能。在OpenCV中，可以如下实现颜色空间变换和亮度调整： ```python # 颜色空间变换：从BGR到HSV hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 亮度调整 alpha = 1.2 # 亮度调节系数 beta = 0 # 阴影调节系数 adjusted_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta) ``` 在调整亮度时，通过调整`alpha`值来增加或减少图像的亮度。`beta`值用于添加或减去常数亮度值，从而实现阴影效果。 ## 4.2 进阶数据增强技巧 ### 4.2.1 混合图片与随机擦除技术 混合图片（MixUp）和随机擦除（Cutout）技术是近年来提出的数据增强方法，它们在图像分类和目标检测任务中显示出了显著效果。 **混合图片（MixUp）**：此技术结合了两张图像，通过线性插值的方式生成新的训练样本。具体来说，两张图像被按一定比例混合，同时标签也被相应的插值得到。这种策略可以产生平滑的决策边界，从而增强模型的鲁棒性。 **随机擦除（Cutout）**：与MixUp不同，Cutout通过随机选择图像中的一个区域，并将该区域的像素值设置为零来增强数据集。这迫使模型关注于图像中不包含消失部分的区域，提高了模型的局部泛化能力。 ### 4.2.2 图像风格迁移与GAN技术在数据增强中的应用 图像风格迁移是一种利用深度学习中的生成对抗网络（GAN）技术将一张图像转换为艺术风格的技术。在数据增强中，此技术可以用于生成新的、多样化且有艺术感的图像样本，进而丰富训练数据。 **风格迁移**：通过训练一个风格迁移模型，可以将一种图片的风格迁移到另一张图像上，如将梵高的画风应用到普通照片上。这在艺术风格识别等任务中非常有用。 **生成对抗网络（GAN）**：GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，生成器负责生成越来越真实的图像，判别器则负责区分生成图像和真实图像。通过GAN，可以生成新的训练图像，这对于那些难以获取额外数据集的任务特别有价值。 ## 4.3 数据增强效果评估 ### 4.3.1 增强策略对分类器性能的影响分析 在设计和应用数据增强策略时，必须考虑其对模型分类性能的实际影响。通常，数据增强会增加模型对不同变化的鲁棒性，从而提高模型在实际应用中的准确性。但是，并非所有的增强方法都会对性能有正面影响。例如，过量的增强可能会引入噪声，导致模型性能降低。 为了分析不同增强策略对分类器性能的影响，可以通过构建一个基线模型，然后逐步引入不同的增强技术，比较每一步对模型性能的影响。例如： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense # 假设已有X_train, X_test, y_train, y_test # 训练基线模型 baseline_model = Sequential() # 添加层... baseline_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) baseline_model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test)) # 记录基线准确率 base_acc = accuracy_score(y_test, baseline_model.predict_classes(X_test)) # 在增强策略1下训练模型... # 在增强策略2下训练模型... # 比较不同策略下的准确率，以评估增强效果 ``` ### 4.3.2 增强效果的定量评估方法 为了定量评估增强效果，可以采用交叉验证（Cross Validation）等方法来估计模型在未知数据上的表现。此外，还可以使用一些专门的指标来评估数据增强策略的有效性，如Kullback-Leibler（KL）散度、F统计量或t-SNE可视化等。 **交叉验证**：通过将数据集分成k个子集，每次使用k-1个子集作为训练集，剩下的一个作为测试集，可以得到模型性能的稳定评估。 **KL散度**：在概率分布中，KL散度可以用来衡量两个概率分布的差异。通过计算增强前后数据分布的KL散度，可以评估数据增强是否引入了不必要的偏差。 **t-SNE可视化**：t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非常有用的非线性降维方法，用于可视化高维数据。通过t-SNE可视化，可以直观地观察数据增强前后样本的分布情况，检查是否达到了预期的增强效果。 为了使用t-SNE进行可视化，首先需要将图像特征投影到低维空间： ```python from sklearn.manifold import TSNE # 假设我们有特征和标签 features = ... labels = ... tsne_model = TSNE(n_components=2, random_state=0) vis_data = tsne_model.fit_transform(features) # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(vis_data[:,0], vis_data[:,1], c=labels) plt.show() ``` 通过上述定量评估方法，可以更准确地衡量数据增强策略的有效性，并据此调整增强策略以进一步优化模型性能。 # 5. 图像预处理在深度学习中的应用 ## 5.1 深度学习模型对预处理的需求 ### 5.1.1 CNN网络对图像预处理的依赖性 卷积神经网络（CNN）是深度学习中处理图像识别和分类任务的核心技术之一。其对图像预处理的依赖性，主要体现在原始图像数据往往需要经过预处理，以满足网络的输入要求。未经过预处理的图像可能包含噪声、非标准化的大小或色彩值，这些因素会直接影响到CNN网络的训练效率和分类准确率。 在实际应用中，CNN通常需要固定大小的输入。如果图像大小不一，则需要进行尺寸调整，使之统一。此外，图像数据往往会被归一化，即将像素值缩放到一个较小的区间内，如[0,1]或[-1,1]，这样做能够加快网络的学习速度，并有助于稳定训练过程。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 定义一个ImageDataGenerator，进行归一化和尺寸调整 data_gen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=30, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest') # 训练图像生成器 train_generator = data_gen.flow_from_directory('path/to/train_directory', target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary') ``` ### 5.1.2 预训练模型对预处理的特殊要求 预训练模型，如VGG、ResNet和Inception等，是建立在大量数据集上预先训练好的深度学习模型，它们对输入图像的预处理有着特殊的要求。这些模型通常使用特定的数据集（如ImageNet）进行训练，因此它们期望的输入图像需要与训练时的图像预处理流程相匹配。 例如，预训练的VGG模型期望输入的图像大小为224x224像素，并且在某些情况下需要进行特定的归一化处理。如果输入数据没有遵循相同的预处理流程，那么在迁移学习过程中，模型的性能可能就会大打折扣。 ```python from tensorflow.keras.applications import VGG16 # 创建一个VGG16模型实例，加载预训练权重 base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)) # 对新图像进行预处理以匹配VGG16的期望输入 def preprocess_image(image_path): img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(224, 224)) img_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img) img_array_expanded_dims = np.expand_dims(img_array, axis=0) return tf.keras.applications.vgg16.preprocess_input(img_array_expanded_dims) # 使用此函数处理图像，然后再输入到VGG16模型 processed_image = preprocess_image('path/to/new/image.jpg') feature = base_model.predict(processed_image) ``` ## 5.2 预处理流程的自动化与优化 ### 5.2.1 利用深度学习自动优化预处理参数 深度学习不仅能够执行图像分类等任务，同样也能够学习到最佳的图像预处理流程。通过构建一个额外的神经网络来自动调整预处理参数，例如确定图像的尺寸、选择合适的归一化因子、应用恰当的增强技术等，能够进一步提升深度学习模型的性能。 ### 5.2.2 实现端到端学习中的预处理集成 端到端学习意味着整个学习过程，包括预处理、模型训练和优化，都由深度学习模型内部完成，无需人工干预。例如，数据加载、预处理和模型训练可以集成在一个深度学习框架中，如TensorFlow或PyTorch，这样可以实现无缝的数据流通和参数更新。 ## 5.3 预处理在不同深度学习任务中的应用案例 ### 5.3.1 图像分类任务中的预处理实例分析 在图像分类任务中，预处理流程的设计会直接影响分类结果的准确性。下面是一个在图像分类任务中应用预处理的例子，其中包括了图像的缩放、中心化处理和增强等步骤。 ```python from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.models import Model # 假设我们的输入图像大小为256x256x3 input_img = Input(shape=(256, 256, 3)) # 第一个卷积层 x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img) x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x) # 第二个卷积层 x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x) x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x) # 连接全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(512, activation='relu')(x) output_class = Dense(10, activation='softmax')(x) # 构建模型 model = Model(input_img, output_class) # 模型编译和训练... ``` ### 5.3.2 实时图像处理系统中的预处理策略 实时图像处理系统要求对输入图像进行快速有效的预处理，以减少延迟。因此，这类系统中的预处理策略通常包括边缘检测、快速图像缩放和简单图像增强技术。实时系统常常需要在图像质量与处理速度之间做出平衡。 在自动驾驶车辆的实时图像处理系统中，预处理可能包括识别道路上的标记、行人检测和其他物体的快速定位。一个有效的实时预处理策略在保证安全操作的同时，也能极大提升车辆的性能。