在使用OpenCV进行图像处理时，假设你正在开发一个自动驾驶系统，系统需要实时检测道路上的行人。在处理过程中，你使用了HOG (Histogram of Oriented Gradients) + SVM 进行行人检测，但发现在检测精度上不太理想，系统存在较多的误检和漏检现象。你尝试调整HOG参数和SVM模型的训练数据，但效果仍不明显。
请问，除了继续调参和更换模型之外，结合OpenCV的功能，你还有哪些图像预处理手段或后处理策略可以尝试，以提升行人检测的精度？具体该如何实施？请讨论这些方法在实际应用中的可行性和对性能的影响。
