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图像处理是现代计算机科学中的重要分支，它使用各种算法对数字图像进行分析、修改和增强。图像处理技术将模拟的连续图像转换为计算机可以处理的数字形式，即像素矩阵。这项技术在医学影像诊断、卫星遥感、手机摄影和工业检测等领域有着广泛的应用，是现代数字化社会不可缺少的核心技术。
数字图像由像素组成，每个像素是图像的最小单元。分辨率决定了图像的清晰度，位深度影响颜色的丰富程度。RGB色彩模型使用红绿蓝三原色混合产生各种颜色，而灰度图像只包含亮度信息。不同的分辨率和位深度会显著影响图像的质量和文件大小，这些基础概念是理解图像处理技术的重要前提。
图像处理的基本操作包括点运算和几何变换。点运算直接修改像素值，如亮度调整通过加法改变图像明暗，对比度增强通过乘法扩大灰度范围。几何变换改变图像的空间位置，包括平移、旋转、缩放和镜像等操作。这些基础操作是更复杂图像处理算法的构建模块，通过组合使用可以实现各种图像增强和修复效果。
图像滤波是通过卷积运算实现的重要技术。卷积核在图像上滑动，计算每个位置的加权平均值。不同的滤波器有不同作用：平滑滤波器如高斯滤波可以去除噪声，锐化滤波器能增强图像细节，边缘检测滤波器如Sobel算子可以提取图像轮廓。卷积运算是现代图像处理和计算机视觉的核心操作。
现代图像处理技术已发展出许多高级方法。形态学操作用于分析图像结构，图像分割可提取感兴趣区域，特征提取识别关键信息点。这些技术广泛应用于医学诊断、自动驾驶、人脸识别和遥感分析等领域。随着人工智能的发展，传统图像处理方法与深度学习相结合，产生了更强大的处理能力，推动了计算机视觉技术的快速进步。