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图像处理与识别：深度学习在图像处理中的应用_（4）.图像预处理技术.docx

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    图像预处理技术

    在图像处理与识别领域，图像预处理是深度学习模型训练和推理过程中非常重要的一步。预处理的目的是将原始图像转换为适合模型输入的形式，同时减少噪声、提高图像质量，以便模型能够更准确地进行分类、检测、分割等任务。本节将详细介绍几种常见的图像预处理技术，包括图像标准化、图像增强、图像裁剪、图像缩放、数据增广等，并提供具体的代码示例。

    图像标准化

    图像标准化是将图像的像素值调整到一个特定的范围，通常是[0,1]或[-1,1]。这有助于模型更快地收敛，并减少梯度爆炸或梯度消失的问题。常见的标准化方法包括Min-Max标准化和Z-Score标准化。

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