答案：图像增强预处理对于深度学习训练非常有帮助，它可以显著提高模型的性能和泛化能力。

图像增强包括许多技术，可以通过各种方法改进图像数据，使其更适合训练深度学习模型。

可以增加数据集的多样性，减少模型对特定图像特征的依赖，从而提高模型在未见过数据上的表现能力。

比如一些常用的深度学习算法图像处理算法，

1. 旋转和翻转：通过对图像进行旋转和翻转操作，可以增加模型对物体方向变化的鲁棒性。

2. 缩放和裁剪：通过改变图像的尺寸或裁剪图像的一部分，可以帮助模型学习到从不同尺度和角度观察对象时的视觉模式。

3. 颜色变换：通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等，可以增强模型对光照变化和颜色变化的适应性。

4. 噪声注入：向图像中添加随机噪声可以提高模型对输入数据的小扰动的鲁棒性。

5. 几何变换：通过应用仿射变换或透视变换，可以模拟图像在不同视角下的外观，增加训练数据的多样性。

以上通过扩展训练数据集，帮助模型在更广泛的条件下进行学习，从而提高了模型的泛化能力。此外，适当的图像增强还可以减少过拟合的风险。

但是本次探讨预处理的算法（局部对比度增强）

局部对比度增强作为图像预处理的一种方法，通过改善图像的局部细节和对比度，有助于深度学习模型更有效地从图像中学习到有用的信息，尤其是在需要精细识别和高分辨率分析的应用场景中。然而，需要注意的是，局部强度增强应该根据具体任务和图像类型谨慎选择和调整，以避免过度增强导致的噪声增加或特征失真。

参考文献：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).

一下代码为python，

glcae.py - 实现了 ICCV 2017 论文《非均匀光照彩色图像的全局和局部对比度自适应增强》 Pic_origin - 增强前从不同角度拍摄的 5 个物体的图片 Pic_enhanced - 增强后的图片集

代码尝试：GitHub - pengyan510/glcae: Global and Local Contrast Adaptive Enhancement for Non-uniform Illumination Color Images