什么是计算机图像处理?计算机图像处理技术又称为影像处理技术，通过计算机中的特定程序来分析研究图使其达到预设的效果。

实际运用中，也可以将计算机图像处理技术称为计算机图像数字处理技术，就是借助于数字摄像机、扫描仪等计算机配套设备，通过数字化方法，获取必要的二维数组。

计算机图像处理技术包含许多方面，例如扫描、匹配、图像复原、具体图像的识别、图像压缩等方面。

计算机图像处理涵盖了多个任务和应用，包括但不限于以下几个方面：

图像增强： 通过调整亮度、对比度、色彩平衡等来改善图像的视觉质量，使其更易于分析和理解。

图像滤波： 使用滤波器来平滑图像、降噪、边缘检测等，以便突出或减弱图像中的特定特征。

图像分割： 将图像分成不同的部分，通常是为了提取感兴趣的目标或区域，如医学图像中的器官分割。

特征提取： 从图像中提取重要的特征，用于识别和分类，如人脸识别中的特征点提取。

目标检测： 在图像中检测和定位特定类型的目标，如人、车辆等。

图像合成和修复： 通过图像合成技术将多个图像合成为一个图像，或者修复受损或缺失的图像区域。

图像识别和分类： 使用机器学习和深度学习技术来对图像进行分类和识别，如识别动物、物体、场景等。

图像压缩： 通过去除图像中冗余信息来减小图像的存储空间，如JPEG图像压缩。

计算机图像处理在许多领域都有广泛的应用，包括医学影像分析、计算机视觉、遥感、娱乐、安全监控等。它不仅改善了图像质量，还扩展了图像在信息传递、分析和理解方面的能力。

深度学习的发展得益于大量的数据、强大的计算能力和创新的神经网络结构，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和变换器(Transformer)等。这些技术的进步推动了深度学习在各个领域的应用和研究。

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