数字图像处理。纸

资 源 简 介

数字图像处理。纸

详 情 说 明

数字图像处理是指通过计算机算法对数字图像进行分析、增强和解释的技术领域，广泛应用于医学影像、自动驾驶和安防监控等场景。其核心流程通常包含以下三个阶段：

预处理阶段 通过滤波（如高斯滤波消除噪声）、直方图均衡化（改善对比度）等操作提升原始图像质量。此时算法需要平衡去噪与细节保留的矛盾。

特征提取与分割 采用边缘检测（如Canny算子）或区域生长法分离目标对象。现代方法会结合卷积神经网络自动学习深层特征，显著提升复杂场景下的分割精度。

高级分析与识别 对分割后的区域进行形态学处理或纹理分析，最终通过分类器（如SVM或深度学习模型）实现物体识别。这一阶段常面临光照变化和遮挡等实际挑战。

当前研究热点包括实时处理优化、多模态图像融合，以及轻量化模型在移动端的部署。处理算法的选择需综合考虑计算资源、实时性要求和场景特异性。