数字图像处理

资 源 简 介

数字图像处理

详 情 说 明

数字图像处理技术是现代计算机视觉和多媒体应用的核心基础。该技术通过算法对数字图像进行分析、增强和解释，主要包含三个关键层次：底层处理（像素级操作）、中层处理（特征提取）和高级理解（语义分析）。

在底层处理中，常见的操作包括灰度变换、直方图均衡化和空间域滤波。这些方法直接作用于像素值，用于改善图像质量或突出特定信息。例如高斯滤波能有效抑制噪声，而锐化滤波可增强边缘细节。

中层处理的核心是特征提取，包括边缘检测（如Canny算子）、角点检测（如Harris算法）和纹理分析。这些特征为后续的目标识别提供基础数据。现代方法如SIFT和SURF通过局部特征描述符实现尺度与旋转不变性。

高级处理通常结合机器学习技术。传统方法依赖支持向量机等分类器，而深度学习方法（如CNN）能端到端地完成图像分类、目标检测等复杂任务。图像分割技术如分水岭算法或U-Net网络，则可实现像素级的语义划分。

当前发展趋势体现在实时处理优化、三维图像重建，以及与AR/VR技术的深度融合。处理流程也逐渐从传统手工设计特征转向数据驱动的自动化学习范式。