图像分析的底层原理是什么

图像分析的底层原理涉及多个方面，包括图像处理、特征提取和模式识别等技术。

首先，图像处理是指对原始图像进行预处理和增强，以便后续分析。这包括去噪、平滑、锐化、对比度调整等操作，旨在消除图像中的噪声、增强图像中的细节和边缘。

其次，特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征。常用的特征包括颜色、纹理、形状、边缘等。这些特征可以通过各种算法和方法进行提取，例如直方图、滤波器、边缘检测算法等。

最后，模式识别是指通过对提取到的特征进行分类和识别。这可以使用各种机器学习和深度学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。模式识别的目标是根据提取到的特征将图像分为不同的类别或识别出特定的目标。

总之，图像分析的底层原理是通过图像处理对原始图像进行预处理和增强，然后通过特征提取将图像中具有代表性的特征提取出来，最后使用模式识别算法对提取到的特征进行分类和识别。