写一篇图像处理技术研究背景带文献引用

图像处理技术是计算机视觉领域中的一个重要分支，它的发展源于计算机技术与数字信号处理技术的结合。随着计算机硬件和算法的不断发展，图像处理技术在医学、军事、安防、娱乐等领域得到了广泛应用。

一项关键的技术是图像分割，它将图像分成若干个相互独立的区域，为后续处理提供有用的信息。图像分割有许多方法，如基于区域、基于边缘、基于阈值等。其中，基于深度学习的图像分割方法在近年来取得了巨大进展。例如，U-Net网络结构结合卷积神经网络和跳跃连接，成功地应用于医学图像分割中，取得了优异的结果。

另一项重要技术是图像识别，也称为目标检测，是指从图像中识别出特定的目标。图像识别涉及到许多算法，包括深度学习、卷积神经网络、支持向量机等。近年来，基于深度学习的目标检测方法得到了广泛应用。例如，Faster R-CNN算法通过引入区域提议网络和分类器，实现了高效的目标检测。

总之，随着计算机视觉和深度学习技术的发展，图像处理技术在各个领域都有广泛应用，并且有望在未来得到更加广泛的应用。

文献引用:

1. Ronneberger, O., Fischer, P., & Brox, T. (2015). U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. In International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention (pp. 234-241). Springer.

2. Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2017). Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 39(6), 1137-1149.