图像处理与人工智能：从基础理论到未来趋势

图像处理与人工智能：从基础理论到未来趋势

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/2403_88900542/article/details/146453949

第二届图像处理与人工智能国际学术会议（ICIPAI2025）将于2025年4月18-20日在中国长春召开。本次会议由长春师范大学主办，将围绕图像处理与人工智能等在计算机领域中的最新研究成果展开深入探讨，为来自国内外高等院校、科学研究所、企事业单位的专家、教授、学者、工程师等提供一个分享专业经验，扩大专业网络，面对面交流新思想以及展示研究成果的国际平台，探讨本领域发展所面临的关键性挑战问题和研究方向，以期推动该领域理论、技术在高校和企业的发展和应用。

图像处理基础

1.1 颜色模型与图像格式

• RGB、HSV、YUV：不同颜色空间用于不同应用，例如 HSV 更适合图像分割，YUV 在视频处理中常用。
• 图像格式：
• JPEG（有损压缩）：适用于照片存储。
• PNG（无损压缩）：适用于透明背景图片。
• TIFF/DICOM：医学影像格式，存储高精度图像信息。

1.2 经典图像处理方法

• 图像平滑（去噪）：
• 均值滤波、中值滤波、高斯滤波
• 边缘检测：
• Sobel、Canny算法用于检测图像轮廓。
• 形态学操作：
• 膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion），在OCR、车牌识别中常用。

1.3 频域分析

• 傅里叶变换（FFT）：提取图像中的周期性特征。
• 小波变换（Wavelet Transform）：医学影像压缩、特征提取。

计算机视觉与人工智能

计算机视觉（Computer Vision）通过深度学习，让计算机具备类人视觉能力。

2.1 目标检测（Object Detection）

检测并标记图像中的物体，应用于安防、自动驾驶等领域。

• 经典算法：
• HOG + SVM（行人检测）
• YOLO（You Only Look Once）：实时目标检测
• Faster R-CNN：高精度目标检测

2.2 图像分类（Image Classification）

• CNN（卷积神经网络）：
• LeNet：最早的CNN
• AlexNet、VGG、ResNet：深度CNN架构
• EfficientNet、Vision Transformer（ViT）：最新高效分类网络

2.3 语义分割（Semantic Segmentation）

• 像素级分类，广泛用于自动驾驶、医学影像分割。
• U-Net：医学影像分割
• DeepLabV3+：高精度语义分割

2.4 图像生成（GANs, 生成对抗网络）

• StyleGAN：生成逼真的人脸图像。
• CycleGAN：风格迁移，如将照片转换成油画风格。
• Stable Diffusion、DALL·E：AI绘画。

典型应用

3.1 医学影像分析

• X光、CT、MRI自动诊断
• 肿瘤检测（使用 CNN）
• 眼底图像分析（糖尿病视网膜病变）

3.2 智能监控与安全

• 人脸识别（FaceNet、DeepFace）
• 异常行为检测（地铁、高速公路监控）
• 车牌识别（LPR系统）

3.3 自动驾驶与机器人

• 目标检测（行人、车辆识别）
• SLAM（即时定位与地图构建）
• 雷达 & 视觉融合（多传感器感知）

3.4 AIGC（AI 生成内容）

• 文生图（Stable Diffusion）
• 图像修复与去雾
• DeepFake（换脸技术）

未来发展趋势

4.1 3D 视觉

• 点云处理（Point Cloud）：用于3D地图构建。
• NeRF（神经辐射场）：生成高质量3D场景。

4.2 超分辨率重建

• SRGAN：低分辨率图像转换为高分辨率。
• Real-ESRGAN：修复模糊照片。

4.3 视觉大模型（Vision Transformer, ViT）

• Transformer 取代 CNN，提升图像理解能力。
• CLIP（OpenAI）：多模态 AI 结合文本与图像。

总结

1. 图像处理提供基础技术（滤波、边缘检测）。
2. 人工智能赋予计算机理解图像的能力（目标检测、语义分割）。
3. 应用广泛：医学影像、自动驾驶、智能监控、AI绘画。
4. 未来趋势：3D视觉、超分辨率、视觉Transformer。