第二届图像处理与人工智能国际学术会议(ICIPAI2025)

重要信息

**时间:**2025年4月18日-20日

**地点:**吉林-长春(线上线下结合)

官网: www.icipai.org

简介(部分)

主题

其他

图像处理与人工智能 (Image Processing & Artificial Intelligence, AI)是当前计算机视觉、智能监控、医疗影像、自动驾驶等领域的核心技术。它结合传统图像处理方法深度学习(Deep Learning) ,使计算机能够理解、分析、优化图像或视频数据,从而实现智能化的视觉应用。


📌 目录

  1. 图像处理基础

    • 颜色模型与图像格式
    • 经典图像处理方法(滤波、边缘检测)
    • 频域分析(傅里叶变换)
  2. 计算机视觉与人工智能

    • 目标检测(Object Detection)
    • 图像分类(Image Classification)
    • 语义分割(Semantic Segmentation)
    • 图像生成(GANs)
  3. 应用领域

    • 医学影像分析
    • 智能监控与安全
    • 自动驾驶与机器人
    • AIGC(AI生成内容)
  4. 未来发展趋势

    • 3D视觉与增强现实(AR)
    • 超分辨率重建
    • 视觉大模型(Vision Transformer)

1. 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
    • SobelCanny 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。

2. 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。

3. 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)

4. 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。
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