圖像增強方法
基于空域的方法
對比度增強：通過線性拉伸、對數(shù)變換、冪律(伽馬)校正等技術改變圖像像素的強度分布，提高圖像質量。
圖像平滑：采用簡單平均法等方法消除圖像中的噪聲成分，同時盡量保留圖像細節(jié)特征。
基于頻域的方法
通過修正圖像在變換域內的變換系數(shù)，再反變換到原來的空域，得到增強的圖像。
深度學習中的圖像增強
包括翻轉、旋轉、裁剪、顏色變換等，以提升模型的泛化能力。
精度補償方法
在機器視覺應用中，精度補償通常涉及到對圖像處理過程中可能出現(xiàn)的誤差進行校正和補償。具體的方法可能包括但不限于：
幾何校正：對圖像進行幾何變換操作，以校正由于鏡頭畸變等原因造成的圖像變形。
色彩校正：調整圖像的亮度、對比度、飽和度和色調，以降低模型對色彩的敏感度，提高識別精度。
以上技術和方法可以根據(jù)具體的應用場景和需求進行選擇和組合，以達到最佳的圖像處理效果和應用性能。
