图像

图像（Image）是以二维或三维形式记录、表示或显示的视觉信息载体，涵盖从光学成像到数字处理的广泛技术领域。以下从基础原理到前沿应用的系统解析：

图像的本质与分类

1. 物理基础

2. 数学表示

• 二维离散函数：
  $I(x,y) = f(\text{亮度}, \text{颜色}, \text{深度})$

  • $(x,y)$：像素坐标

  • 取值：8位灰度图（0-255），24位RGB（$2^{24}$色）

3. 核心属性

图像处理关键技术

1. 传统算法

2. 深度学习驱动

核心应用领域

1. 医学影像

2. 工业视觉

• 缺陷检测：
  微米级PCB线路断裂识别（YOLOv5+超分辨率重建）

• 三维重建：
  结构光扫描→点云配准→CAD模型生成（精度±0.01mm）

3. 遥感与地理信息

前沿技术突破

1. 神经渲染（Neural Rendering）

• 技术核心：NeRF（Neural Radiance Fields）
  $\text{输出} = F_\Theta (\mathbf{x}, \mathbf{d}) \rightarrow (\text{RGB}, \sigma)$
  （$\mathbf{x}$: 3D坐标, $\mathbf{d}$: 视角方向, $\sigma$: 体密度）

• 应用：

  • 虚拟现实场景实时生成

  • 文化遗产数字化（仅需20张照片重建3D模型）

2. 事件相机（Event Camera）

• 原理：异步像素响应亮度变化（微秒级延迟）

• 优势：高速运动捕捉（10000fps等效）、高动态范围（140dB）

• 场景：自动驾驶避障、昆虫飞行轨迹分析

3. 量子成像

• 机制：纠缠光子对关联（打破经典衍射极限）

• 突破：

  • 无透镜显微（透过散射介质成像）

  • 超低光照成像（单光子探测）

图像处理开发工具链

伦理与安全挑战

学习路径指南

💡 资源推荐：

• 课程：MIT 6.869 Computational Photography

• 数据集：ImageNet（1400万标注图像）、COCO（目标检测）

• 竞赛：Kaggle图像分类挑战、MICCAI医学影像分析