图像增强方法
基于空域的方法
对比度增强：通过线性拉伸、对数变换、幂律(伽马)校正等技术改变图像像素的强度分布，提高图像质量。
图像平滑：采用简单平均法等方法消除图像中的噪声成分，同时尽量保留图像细节特征。
基于频域的方法
通过修正图像在变换域内的变换系数，再反变换到原来的空域，得到增强的图像。
深度学习中的图像增强
包括翻转、旋转、裁剪、颜色变换等，以提升模型的泛化能力。
精度补偿方法
在机器视觉应用中，精度补偿通常涉及到对图像处理过程中可能出现的误差进行校正和补偿。具体的方法可能包括但不限于：
几何校正：对图像进行几何变换操作，以校正由于镜头畸变等原因造成的图像变形。
色彩校正：调整图像的亮度、对比度、饱和度和色调，以降低模型对色彩的敏感度，提高识别精度。
以上技术和方法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，以达到最佳的图像处理效果和应用性能。
