1. 数据清洗：包括去重、删除无效样本等操作，确保数据质量。
2. 尺寸统一：确保所有样本的尺寸和通道数一致，以适应模型输入要求。
3. 图像增强：通过数据增强技术如随机旋转、平移、镜像翻转、随机缩放和添加噪声等，生成更多训练样本，提升模型泛化能力。
4. 归一化：将图像数据归一化到特定范围，通常是[0, 1]或[-1, 1]，以加快训练过程并提高模型性能。
5. 去噪声：使用滤波器如中值滤波减少图像噪声，提高图像质量。
6. 裁剪与缩放：统一图像大小，确保模型输入一致性。
7. 色域转换：进行必要的色域转换，如从BGR转换为RGB，以匹配模型的输入要求。
8. 归一化参数：应用特定的归一化参数，如减均值/乘系数，以匹配预训练模型的期望输入。
9. 使用预处理库：利用深度学习框架提供的预处理库，如TensorFlow的`tf.keras.preprocessing.image`或PyTorch的`torchvision.tran*orms`，进行自动化的预处理操作。
10. 集成预处理：在端到端学习中集成预处理步骤，构建额外的神经*来自动调整预处理参数，如确定图像尺寸、归一化因子和增强技术。
11. 硬件加速：使用专门的硬件单元如昇腾AI硬件内置的AIPP（Artificial Intelligence Pre-Processing）进行图像预处理，以发挥硬件的媒体处理硬加速能力。
12. 图像数据类型转换：在预处理过程中，可能需要将图像数据类型进行转换，以满足模型输入的数据类型要求。