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第二届图像处理与人工智能国际学术会议（ICIPAI2025）

news 来源：原创 2025/9/2 8:04:39

 

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

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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

  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：
    • 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

  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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