1.概述

        图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息、恢复有用的真实信息、增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。常见的图像预处理包括：灰度变换、图像平滑、图像锐化等。

2.灰度变换

2.1 invert_image()

        反转图像灰度。

2.2 emphasize()

        增强图像的高频区域（边缘和拐角），使图像看起来更清晰。

2.3 illuminate()

            增强图像的高频区域（边缘和拐角）的对比度，使图像看起来更清晰。

2.4 scale_image()

        灰度缩放，拉开图像的对比度，让图像中黑的地方更黑，亮的地方更亮。

3. 

3.图像平滑

3.1 mean_image()

        均值滤波，其原理是让特征区域在图像滑动，每一点（与特征区域的中点重合）的值为特征区域所覆盖的范围的均值。

3.2 media_image()

        中值滤波，其原理是让特征区域在图像滑动，每一点（与特征区域的中点重合）的值为特征区域所覆盖的范围的中值。

3.3 gauss_filter()

        高斯滤波，其原理与中值/均值滤波类似，只不过特征区域内的每个点做了加权处理，可以根据需要让哪个单元的权重大，哪个单元的权重小。

4.其他

4.1 sobel_amp()

        sobel，计算图像的边缘。

4.2 laplace()

        laplace，计算图像的边缘。

by Ryou2-