1 概述

随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，图像数据在医学影像、自动驾驶、工业检测等众多领域扮演着至关重要的角色。然而，现实环境中的图像数据往往受到各种噪声和失真影响，导致原始数据质量参差不齐。这些噪声和失真不仅会影响人类对图像内容的理解，更会严重干扰后续的自动化分析与智能决策。因此，如何对原始图像进行有效的预处理和增强，成为提升视觉任务性能的基础环节。

图像预处理与增强技术，主要目的是提高图像的质量与可用性，为后续的视觉算法（如分割、检测与识别等）提供更高质量的数据输入。通过降噪、平滑、锐化、对比度增强、颜色校正等方法，可以最大限度地恢复或提升图像的有效信息，抑制不利因素，提高视觉系统的鲁棒性与泛化能力。

在本章中，我们将系统梳理和介绍常见的图像预处理与增强技术。内容包括：图像噪声类型及其评价指标，空间域平滑与边缘保留滤波方法，对比度增强与图像均衡，频域增强理论与方法，以及面向色彩恢复的Retinex模型等。每一节不仅涵盖相关算法原理与实现细节，还将结合典型案例和实际应用场景，帮助读者建立完整的理论体系，并具备面向实际问题选择与设计图像增强方案的能力。