需要图像预处理，通过解决可能妨碍性能的不一致性、噪声和变化，为分析或机器学习模型准备原始图像数据。 原始图像通常包含诸如传感器噪声、光照不均匀或伪影等缺陷，这使得算法难以提取有意义的模式。 例如，在弱光下拍摄的照片可能具有颗粒噪声，而由于设备限制，医学扫描可能具有模糊的边缘。 诸如降噪（例如，高斯模糊）或直方图均衡化之类的预处理技术有助于清理数据，确保模型专注于相关特征而不是干扰。 如果没有此步骤，模型可能会从不相关的伪影中学习，从而导致准确性降低或训练时间延长。
预处理的另一个关键原因是标准化输入数据。 机器学习模型，尤其是神经网络，通常要求输入具有一致的维度和格式。 例如，卷积神经网络 (CNN) 可能希望所有图像均为 RGB 格式的 224x224 像素。 如果原始图像在大小、纵横比或颜色通道（例如，灰度与彩色）上有所不同，则调整大小、裁剪或将其转换为统一格式至关重要。 此外，归一化（将像素值缩放到 [0, 1] 或 [-1, 1] 之类的范围）可确保训练期间的数值稳定性。 如果没有标准化，模型可能会难以收敛或正确解释像素值，尤其是当某些图像具有高对比度而另一些图像较暗时。
最后，预处理增强了特定特征或扩充了数据，以提高模型的稳健性。 诸如边缘检测（例如，使用 Sobel 滤波器）之类的技术可以突出显示图像中的形状，这对于诸如对象检测之类的任务非常有用。 诸如旋转、翻转或调整亮度之类的数据增强人为地扩展了数据集，从而帮助模型更好地泛化到看不见的场景。 例如，使用旋转版本增强卫星图像可确保模型识别诸如道路或建筑物之类的特征，而不管方向如何。 这些步骤减少了过度拟合并提高了适应性，从而使模型在实际应用中更加可靠。 跳过预处理通常会导致模型在理想数据上表现良好，但在实际、各种条件下失败。