利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割等的理论、方法和技术称为

利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割等的理论、方法和技术称为数字图像处理。数字图像处理是计算机科学、数学、物理学等多个领域的交叉学科，旨在通过计算机科学方法和技术对数字图像进行各种操作和处理，以提取有用信息、改善图像质量、实现自动化分析等目的。数字图像处理的主要任务包括图像增强、图像复原、图像分割、目标识别等。

相关问题

对图像进行分割增强复原特征提取等处理可以解决哪些机器视觉问题

图像分割可以将一张图像分为不同的区域，并且对每个区域进行单独的处理。图像增强可以使图像更加清晰，去除噪声和模糊等问题。图像复原可以恢复图像中损坏的部分或修复受损的图像。特征提取可以提取图像中的重要特征，例如颜色、纹理、形状、边缘等信息。这些处理方法可以帮助机器视觉系统识别和分类物体、人脸识别、车辆与道路标记检测，医学图像分析等问题。

谈谈你对图像增强、图像复原、图像分割的理解

我理解的图像增强是通过对原始图像进行处理，使得图像的质量得以提高。这些处理方法包括调整对比度、亮度、锐度等，以及去噪、平滑等操作。这些操作可以使得图像更加清晰、明亮，信息更加丰富，在一定程度上提高了图像的可读性和可用性。

图像复原是指通过对受损图像进行处理，尽可能地恢复出原始图像的过程。这种处理方法包括去除图像模糊、噪声等，以及通过插值等技术填补丢失的像素。图像复原技术可以应用于医学影像、遥感图像等领域，使得图像更加真实、精细。

图像分割是将图像分成不同的区域，每个区域具有一定的语义信息。这个过程可以帮助我们更好地理解图像，并从中提取有用的信息。图像分割技术可以应用于目标检测、图像识别、机器人导航等领域。常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。