什么是数字图像处理

要使用数字图像处理，首先需要通过手动标注图像内容生成训练数据，如识别目标位置或像素级别的图像分割。然后，使用这些训练数据构建计算机视觉模型，自动对图像进行分类、检测目标位置、识别关键点或分割图像。

数字图像处理在诸多领域都有广泛的应用场景。下面列举了几个主要的应用领域：

数字图像处理最早的成功应用就是在航空航天领域。1964 年，美国喷气推进实验室就利用数字图像处理技术对从"勘测者 7 号"探测器传回的月球照片进行了几何校正、灰度变换和噪声去除等处理，成功绘制了月球表面地图。后来，更复杂的图像处理技术被应用于航天器拍摄的照片，用于生成月球的地形图、彩色影像和全景图像拼接。

数字图像处理在医学成像领域也有着广泛的应用。医学影像诊断设备如 X 射线、CT、MRI 等都需要利用数字图像处理算法对原始数据进行重建、增强、分割等处理，以获得清晰的医学影像，为医生诊断提供依据。

数字相机和摄像机中都内置了专门的图像处理硬件，用于将传感器采集的原始数据转换为色彩校正后的图像。此外，电影电视行业中的绿幕（蓝幕）技术也是利用数字图像处理算法将背景场景替换为所需画面。

数字图像处理也是人工智能领域的重要组成部分，如人脸检测、目标识别等算法都需要利用数学形态学、离散余弦变换、投影等图像处理技术对图像进行预处理和特征提取。

数字图像处理的发展历程可以概括为以下几个阶段：

数字图像处理包含了广泛的技术和应用。以下是一些常见的数字图像处理类型：

由于光线不佳、传感器有限和文件压缩等原因，导致图像模糊不清，影响准确图像转换。

图像质量和分辨率的差异，包括模糊和细节缺失，阻碍了数据库中图像的统一处理。

在复杂场景中识别和识别图像中的多个目标和遮挡物存在困难。

正确标记和识别多样化的图像对于进一步的处理准确性至关重要，错误识别会导致结果不现实。

缺乏资源会阻碍进展，获取足够的计算资源进行图像处理的成本高昂。