在實時缺陷檢測中，常用的圖像預處理技術主要包括以下幾種：

1. 圖像增強：

對比度調(diào)整：通過直方圖均衡化等方法改善圖像整體或局部的對比度，使缺陷更加明顯。

伽瑪校正：改變圖像的亮度特性，用于補償顯示器或其他硬件設備的非線性響應。

銳化處理：使用高通濾波器（如拉普拉斯算子、Sobel邊緣檢測算子）來突出圖像中的邊緣信息，有助于缺陷的檢測。

2. 噪聲去除：

空間域濾波：包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波等，用于平滑圖像并去除椒鹽噪聲、高斯噪聲等，提高圖像質(zhì)量。

頻域濾波：在傅立葉變換后的頻域進行操作，如低通濾波器可以消除高頻噪聲，保留圖像的主要信息。

3. 色彩轉(zhuǎn)換與標準化：

顏色空間轉(zhuǎn)換：從RGB到HSV、灰度空間等轉(zhuǎn)換，便于后續(xù)特征提取和識別。

白平衡校正：確保圖像的顏色不受光源色溫影響，使得不同光照條件下拍攝的圖像具有相似的色彩表現(xiàn)。

4. 灰度化與二值化：

灰度化：將彩色圖像調(diào)整為只包含亮度信息的灰度圖像，有效節(jié)約內(nèi)存，并簡化后續(xù)處理過程。

二值化：將圖像上的像素點的灰度值設置為0（黑色）或255（白色），使圖像只有黑、白兩種顏色，但仍能反映圖像的整體和局部特征，有利于缺陷的分割和識別。

5. 幾何變換與尺度變換：

幾何變換：包括圖像平移、旋轉(zhuǎn)、鏡像、轉(zhuǎn)置等，用于調(diào)整圖像的方向和位置，便于后續(xù)處理。

尺度變換：通過圖像縮放、插值算法等調(diào)整圖像的大小，以適應不同的處理需求。

這些圖像預處理技術的應用有助于消除圖像中的噪聲和其他不必要的信息，增強圖像中的有用信息，提高缺陷檢測的準確性和效率。