前言

随着数字图像获取设备的普及和发展，图像数据呈显著增长，如何高效处理这些数据成为迫切需求，数字图像预处理技术应运而生。数字图像预处理技术在医学影像分析、计算机视觉、遥感图像处理、安防监控等多个领域具有广泛的应用前景及实用价值。

针对数字图像处理中常见的问题，如噪声干扰、对比度不足、颜色不统一等，本书提供了多种预处理方法。首先，针对低照度图像，本书介绍了两种对比度增强方法，这些方法可以有效提高图像的视觉效果，使其更清晰。其次，对于不同相机拍摄的彩色图像间颜色不统一的问题，本书也提出了两种颜色转移方法，确保不同来源的图像在色彩上保持一致。对于彩色图像灰度化处理，本书提出了三种考虑色彩信息损失的方法，既简化了图像又保留了重要色彩信息。再次，针对脉冲噪声，本书给出了三种基于线性结构特征的滤波方法。最后，本书还给出了基于tanh函数及Gamma函数的深度估计方法。在介绍这些方法时，本书不仅详细阐述了其原理、处理步骤和参数设置，还通过实验验证了其效果。此外，本书总结了这些方法的优点，使其更具实用性。

本书的结构安排如下：第1章系统阐述了色觉原理及理论、可见光、颜色空间；第2章详细论述了两种基于Gamma校正的彩色图像对比度增强方法；第3章详细论述了两种基于伪彩色抑制的彩色图像颜色转移方法；第4章详细论述了三种基于色彩信息的彩色图像灰度化方法；第5章详细论述了三种基于线性结构特征的脉冲噪声滤波方法；第6章详细论述了基于tanh函数及Gamma函数的花粉图像深度估计方法。

本书得到了国家自然科学基金地区基金项目“基于深度学习的内蒙古地区花粉三维形状建模与识别”（项目编号：62066035）的支持，特此致谢。

本书对工学、医学、农学等领域的发展具有重要意义。随着图像处理在自然场景图像中的应用日益增多，本书提供的预处理方法和技术为机器视觉等科学领域提供了参考和借鉴。希望本书能为数字图像预处理领域的学者、研究生和工程师提供一些帮助。

作者

2024年8月