在实时缺陷检测中，常用的图像预处理技术主要包括以下几种：
1. 图像增强：
对比度调整：通过直方图均衡化等方法改善图像整体或局部的对比度，使缺陷更加明显。
伽玛校正：改变图像的亮度特性，用于补偿显示器或其他硬件设备的非线性响应。
锐化处理：使用高通滤波器（如拉普拉斯算子、Sobel边缘检测算子）来突出图像中的边缘信息，有助于缺陷的检测。
2. 噪声去除：
空间域滤波：包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，用于平滑图像并去除椒盐噪声、高斯噪声等，提高图像质量。
频域滤波：在傅立叶变换后的频域进行操作，如低通滤波器可以消除高频噪声，保留图像的主要信息。
3. 色彩转换与标准化：
颜色空间转换：从RGB到HSV、灰度空间等转换，便于后续特征提取和识别。
白平衡校正：确保图像的颜色不受光源色温影响，使得不同光照条件下拍摄的图像具有相似的色彩表现。
4. 灰度化与二值化：
灰度化：将彩色图像调整为只包含亮度信息的灰度图像，有效节约内存，并简化后续处理过程。
二值化：将图像上的像素点的灰度值设置为0（黑色）或255（白色），使图像只有黑、白两种颜色，但仍能反映图像的整体和局部特征，有利于缺陷的分割和识别。
5. 几何变换与尺度变换：
几何变换：包括图像平移、旋转、镜像、转置等，用于调整图像的方向和位置，便于后续处理。
尺度变换：通过图像缩放、插值算法等调整图像的大小，以适应不同的处理需求。
这些图像预处理技术的应用有助于消除图像中的噪声和其他不必要的信息，增强图像中的有用信息，提高缺陷检测的准确性和效率。
