第四届图像处理、计算机视觉与机器学习国际学术会议(ICICML 2025)

重要信息

**时间：**2025年11月21日-23日

**地点：**中国-重庆

征稿主题

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| 图像处理 | 计算机视觉 | 机器学习 |
| 模式识别与分析 | 大数据与计算机视觉 | 智能数据分析 |
| 人脸识别 | 生物特征识别 | 建模和识别 |
| 图像特征提取 | 生物医学图像分析 | 多任务和迁移学习 |
| 范围图像处理 | 遥感影像 | 机器学习算法 |
| 图像分割 | 计算摄影 | 深度学习 |
| 物体识别 | 目标检测算法 | 人工智能 |
| 情绪识别 | 传感与显示 | 智能搜索 |
| 画面质量 | 数据集和性能分析 | 数据挖掘 |
| 图像及视频编码 | 计算机视觉的深度学习 | 数据存取 |
| 图像与视频检索 | 文档图像分析 | 模式识别 |
| 图像增强及压缩 | 字符识别 | 智慧交通 |
| 医学影像 | 姿态分析 | 信息系统安全 |
| 多光谱成像 | 行为识别 | 数据压缩 |
| 立体视觉 | 视觉模型 | 数据加密 |
| 数码摄影 | 视频分析 | 移动计算 |
| 全息成像 | 多模态信息处理 | 无线传感器网络 |
| 图像采集技术 | 视觉与语言 | 多媒体网络 |
| 机器视觉 | 运动及跟踪 | 神经网络 |
| 其他相关主题 | 三维重建 | 机器人控制 |
| | 人机交互 | 信号检测与估计 |
| | 其他相关主题 | 生物信息处理 |
| | | 智能系统 |
| | | 统计学习 |
| | | 贝叶斯网络 |
| | | 其他相关主题 |

图像处理、计算机视觉与机器学习

一、引言

在人工智能迅猛发展的当下，图像处理、计算机视觉与机器学习已经成为信息科学与工程技术领域中最具活力和前景的交叉研究方向。图像作为人类获取外界信息的主要载体，其自动化分析与理解能力，直接决定了智能系统的感知与决策水平。从早期的图像增强与特征提取，到如今的深度神经网络与视觉生成模型，计算机对图像的"理解力"不断提升，正在广泛赋能于工业、交通、医疗、安防、农业和娱乐等领域。三者的结合不仅推动了人工智能技术的落地应用，也为智能社会的构建提供了核心支撑。

二、图像处理的基本概念与发展

图像处理（Image Processing）是对图像数据进行变换、增强、分析和理解的技术过程，其目标是改善图像质量或提取有用信息。按照处理层次，图像处理可分为三类：

低层处理：主要包括去噪、锐化、增强、平滑、滤波和边缘检测等操作，用于改善图像的视觉效果。
中层处理：包括图像分割、目标检测和特征提取，是从像素级处理过渡到语义分析的重要阶段。
高层处理：关注图像理解与决策，如目标识别、场景分析和行为预测。

早期的图像处理方法主要基于传统算法，如傅里叶变换、小波分析、边缘算子（Sobel、Canny）等。近年来，随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）在图像超分辨率、语义分割、图像修复等任务中取得突破性成果。例如，基于GAN（生成对抗网络）的图像生成技术能够实现逼真的人脸合成、图像上色与风格迁移，大大扩展了图像处理的应用边界。

三、计算机视觉：让机器"看懂世界"

计算机视觉（Computer Vision）是研究如何让机器"看懂"世界的科学。它试图让计算机模拟人类视觉系统，对图像和视频中的内容进行自动识别、理解和推理。与传统图像处理不同，计算机视觉更强调对视觉数据的语义层次分析和理解。

计算机视觉的核心任务包括：

图像分类（Image Classification）：判断图像中属于哪个类别，是计算机视觉的基础任务。
目标检测（Object Detection）：定位并识别图像中多个不同目标。代表算法有 Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。
语义分割（Semantic Segmentation）：为图像中每个像素赋予类别标签，用于自动驾驶与医学影像分析。
三维重建与场景理解（3D Reconstruction & Scene Understanding）：从二维图像中重建三维空间结构，实现机器人导航与虚拟现实建模。

近年来，深度学习彻底改变了计算机视觉的研究范式。基于卷积神经网络的模型（如 ResNet、Inception、EfficientNet）在ImageNet等大型数据集上表现卓越。Transformer架构（如 Vision Transformer, ViT）进一步推动了视觉任务的性能提升，使模型具备更强的全局建模能力。与此同时，视觉-语言融合模型（如 CLIP、BLIP、GPT-4V）正在实现图像与语言的跨模态理解，拓宽了人工智能视觉系统的边界。

四、机器学习：视觉智能的核心动力

机器学习（Machine Learning）是支撑图像处理和计算机视觉智能化的基础。它通过数据驱动的方式，让计算机从经验中自动学习特征与规律，从而在新场景中进行预测与决策。机器学习大体可分为以下几类：

监督学习（Supervised Learning）：通过带标签的数据进行训练，如图像分类与目标识别。
无监督学习（Unsupervised Learning）：用于数据聚类与降维，如自动特征学习与异常检测。
强化学习（Reinforcement Learning）：通过环境反馈进行策略优化，常用于自动驾驶与机器人控制。
深度学习（Deep Learning）：通过多层神经网络学习复杂的高维非线性映射，是当前视觉智能的核心技术。

在图像与视觉任务中，机器学习不仅提升了图像识别的准确率，也实现了从"特征工程"到"特征自动学习"的转变。例如，卷积神经网络（CNN）自动学习空间特征，循环神经网络（RNN）用于视频序列分析，而生成模型（GAN、Diffusion Model）推动了图像合成、风格转换和内容生成的发展。

此外，迁移学习（Transfer Learning）与自监督学习（Self-Supervised Learning）正在成为研究热点。它们使模型能够在有限样本下学习有效表征，显著降低数据标注成本，推动视觉智能在小样本与跨领域任务中的应用。

五、融合与创新：从感知到认知的飞跃

随着算法和算力的进步，图像处理、计算机视觉与机器学习的边界日益模糊，三者正深度融合，共同构建从数据获取到智能认知的完整链条。

智能感知系统：通过多传感器融合与视觉分析，实现自动驾驶、无人机导航、智能安防等功能。
医学影像智能诊断：结合深度学习模型与图像分割技术，辅助医生识别病灶，提高诊断精度。
工业检测与制造：利用机器视觉实现缺陷检测与质量控制，提升自动化生产水平。
人机交互与增强现实：通过计算机视觉识别人类动作与表情，改善虚拟现实（VR/AR）体验。
遥感与环境监测：结合图像处理与机器学习，实现土地分类、灾害监测与生态评估。

未来的发展趋势将集中在以下几个方向：

模型轻量化与边缘智能：通过模型压缩与量化技术，使视觉算法在移动端与嵌入式设备中高效运行。
多模态融合：结合视觉、语言、语音等多源数据，推动人工智能向"通用智能"演化。
可解释性与安全性：加强模型决策机制的可解释性，确保AI系统的公平性与可靠性。
生成式视觉智能：基于扩散模型与大模型的视觉生成，推动艺术创作与虚拟内容生产。

六、结语

综上所述，图像处理、计算机视觉与机器学习是人工智能领域最具代表性的研究方向之一。三者的协同发展使计算机具备了"视觉感知"与"认知推理"的能力，推动了从工业自动化到智慧城市的全面智能化变革。未来，随着算力的持续提升、算法的不断优化以及多模态技术的融合，这一领域将继续引领人工智能的创新浪潮，赋能各行各业，实现更智能、更安全、更高效的数字化世界。