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