圖像預處理是圖像分析和處理之前進行的一系列準備工作，主要目的是去除圖像中的無關信息、恢復有用信息、增強圖像中感興趣的特徵的可檢測性，並簡化數據，從而提高後續圖像分析、特徵提取、圖像分割和識別的準確性。常見的圖像預處理方法包括：
去噪。使用各種濾波器（如均值濾波、中值濾波、高斯濾波等）來去除圖像中的噪聲。
對比度和亮度調整。例如直方圖均衡化、CLAHE（對比度有限自適應直方圖均衡化）等，以增強圖像的細節。
尺寸和幾何變換。包括縮放、裁剪、旋轉、翻轉等，以適應不同的套用場景和需求。
灰度化。將彩色圖像轉換為灰度圖像，減少數據量，提高處理速度。
形態學操作。如膨脹、腐蝕等操作，用於去除噪聲和細化圖像。
背景去除。通過去除或減少背景干擾，突出目標區域。
色彩空間變換。將圖像從一種顏色空間轉換到另一種，以適應不同的處理需求。
邊緣和特徵檢測。使用Canny算法、Sobel算法等檢測邊緣信息。
特徵提取。如SIFT、HOG等算法提取特定特徵。
這些操作有助於改善圖像質量，抑制不需要的變形，強調後續處理重要的圖像特徵，為後續的圖像分析或計算機視覺任務做準備。