答案：圖像增強預處理對于深度學習訓練非常有幫助，它可以顯著提高模型的性能和泛化能力。

圖像增強包括許多技術，可以通過各種方法改進圖像數據，使其更適合訓練深度學習模型。

可以增加數據集的多樣性，減少模型對特定圖像特征的依賴，從而提高模型在未見過數據上的表現能力。

比如一些常用的深度學習算法圖像處理算法，

1. 旋轉和翻轉：通過對圖像進行旋轉和翻轉操作，可以增加模型對物體方向變化的魯棒性。

2. 縮放和裁剪：通過改變圖像的尺寸或裁剪圖像的一部分，可以幫助模型學習到從不同尺度和角度觀察對象時的視覺模式。

3. 顏色變換：通過調整圖像的亮度、對比度、飽和度等，可以增強模型對光照變化和顏色變化的適應性。

4. 噪聲注入：向圖像中添加隨機噪聲可以提高模型對輸入數據的小擾動的魯棒性。

5. 幾何變換：通過應用仿射變換或透視變換，可以模擬圖像在不同視角下的外觀，增加訓練數據的多樣性。

以上通過擴展訓練數據集，幫助模型在更廣泛的條件下進行學習，從而提高了模型的泛化能力。此外，適當的圖像增強還可以減少過擬合的風險。

但是本次探討預處理的算法（局部對比度增強）

局部對比度增強作為圖像預處理的一種方法，通過改善圖像的局部細節和對比度，有助于深度學習模型更有效地從圖像中學習到有用的信息，尤其是在需要精細識別和高分辨率分析的應用場景中。然而，需要注意的是，局部強度增強應該根據具體任務和圖像類型謹慎選擇和調整，以避免過度增強導致的噪聲增加或特征失真。

參考文獻：Kao, W.-C., Hsu, M.-C. & Yang, Y.-Y. Local contrast enhancement and adaptive feature extraction for illumination-invariant face recognition. Pattern Recognit. 43, 1736–1747 (2010).

一下代碼為python，

glcae.py - 實現了 ICCV 2017 論文《非均勻光照彩色圖像的全局和局部對比度自適應增強》 Pic_origin - 增強前從不同角度拍攝的 5 個物體的圖片 Pic_enhanced - 增強后的圖片集

代碼嘗試：GitHub - pengyan510/glcae: Global and Local Contrast Adaptive Enhancement for Non-uniform Illumination Color Images