图像处理技术在现代计算机视觉与机器学习应用中的研究与进展

随着数字图像的广泛使用，图像处理技术在许多领域都得到了广泛的应用。计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著的发展。重点介绍图像处理技术在现代计算机视觉与机器学习应用中的研究与进展。

图像处理技术是指通过计算机对图像进行数字化、压缩、增强、复原、分割、识别等一系列操作，使计算机可以理解、分析和利用图像信息的技术。随着计算机硬件性能的提高、图像传感器的发展以及软件算法的进步，图像处理技术在现代计算机视觉与机器学习应用中得到了广泛的研究和应用。

图像处理技术在计算机视觉领域的应用

1. 图像压缩与传输

图像处理技术在现代计算机视觉与机器学习应用中的研究与进展 图1

图像压缩是图像处理技术中最早得到应用的技术之一。随着网络技术的发展，图像传输的需求日益。为了提高图像传输的效率，图像压缩技术得到了广泛的应用。JPEG（静止图像压缩标准）和H.2/AVC（视频压缩标准）是两种常见的图像压缩算法，被广泛应用于数字电视、视频压缩和移动通信等领域。

2. 图像分割与目标识别

图像分割是计算机视觉中的一个重要任务，旨在将一幅图像划分成若干个互不重叠的区域，每个区域

（本文所有信息均为虚构，不涉及真实个人或机构。）