图像识别与处理是计算机视觉和人工智能领域中的重要研究方向，它涵盖了从图像获取到图像理解的一系列技术和算法。以下是关于图像识别与处理的基本步骤和关键技术：
图像预处理：
- 图像采集：通过相机、扫描仪等设备获取图像数据。
- 去噪：使用滤波器（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声干扰。
- 二值化/阈值处理：将图像转换为黑白或灰度图像，便于后续处理和特征提取。
- 均衡化/标准化：对图像进行亮度和对比度调整，包括直方图均衡化等操作。
- 裁剪/缩放：根据需求裁剪掉无用区域或调整图像大小。
图像分割：
- 将图像划分为具有不同属性的区域，比如边缘检测（Canny、Sobel等算子）、阈值分割、区域生长等方法。
特征提取：
- 提取图像中能够表示物体本质特征的数据，例如颜色、纹理、形状、关键点（如SIFT、SURF、ORB等）、Haar-like特征、深度学习提取的特征向量等。
图像识别：
- 利用机器学习或深度学习模型对特征进行分类或识别，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、卷积神经网络（CNN）等。
- 对于深度学习，通常会训练一个模型来自动从原始图像中学习高层次的抽象特征，然后用于识别特定的对象类别。
图像匹配与定位：
- 使用模板匹配、特征匹配等技术在场景中找到已知目标的位置。
图像恢复与增强：
- 包括图像复原（去模糊、超分辨率等）以提高图像质量，以及图像增强（如锐化、色彩校正）以突出感兴趣的信息。
现代图像识别系统广泛应用在人脸识别、车牌识别、医学影像分析、工业自动化、无人驾驶汽车等领域，并且随着AI技术的发展，图像识别与处理的性能和应用范围正在不断拓展和深化。
