简要叙述图像处理系统的基本组成模块以及各模块之间的联系，它们近年来有哪些比较突出的进展？对图像处理产生了哪些影响？

图像处理系统的基本组成模块包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别、图像压缩和存储等模块。这些模块之间的联系是相互依赖的，每个模块都会对其他模块产生影响。

近年来，图像处理技术在深度学习、计算机视觉等领域取得了很大的进展。其中，深度学习技术在图像分类、目标检测、图像分割等方面取得了很大的成功。在图像处理中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等领域，它的性能也不断得到提高。

此外，对于图像处理中的每个模块，也都有相应的技术进步。例如，在图像采集方面，近年来出现了各种新型传感器，如深度相机、红外相机等，这些传感器可以获取更丰富的图像信息。在预处理方面，图像去噪、图像增强、图像配准等技术也得到了很大的发展，可以有效提高图像质量和准确性。在特征提取方面，传统的手工设计特征已经被深度学习技术所替代，这些深度学习模型可以自动提取图像中的特征。在图像压缩和存储方面，各种新型的压缩算法和存储技术也不断涌现。

这些进展对图像处理产生了很大的影响，使得图像处理技术更加高效、准确和自动化。图像处理技术已经广泛应用于许多领域，如医学图像处理、机器视觉、安防监控等。

相关问题

按处理空间划分，图像增强有哪些方法？请简要描述这些方法。

按处理空间划分，图像增强可分为两种方法：点操作和区域操作。

1. 点操作：对图像中每个像素进行操作，不考虑像素周围的环境。常见的点操作有：

- 灰度拉伸：将图像的像素值进行线性变换，使得像素值范围更加均匀分布，增强对比度。
- 直方图均衡化：对图像的灰度直方图进行均衡化，使得像素值分布更加均匀，增强整幅图像的对比度。
- 灰度变换：将图像中的像素值进行非线性变换，如对数变换、幂次变换等，以增强图像的细节。
- 伽马校正：通过对图像的像素值进行幂次变换，调整图像的亮度和对比度，适用于纠正因光照不均匀而导致的图像暗淡或过曝问题。

2. 区域操作：对图像中的像素进行分组，考虑像素周围的环境，以区域为单位进行操作。常见的区域操作有：

- 中值滤波：对图像中的每个像素，以其为中心取一个区域内的像素值，取中值作为新的像素值，适用于去除图像中的椒盐噪声、斑点噪声等。
- 均值滤波：对图像中的每个像素，以其为中心取一个区域内的像素值，取平均值作为新的像素值，适用于平滑图像。
- 高斯滤波：对图像中的每个像素，以其为中心取一个区域内的像素值，根据高斯函数的权值进行加权平均，适用于平滑图像同时保留细节信息。

以上是常见的图像增强方法，不同的方法适用于不同的应用场景，需要结合具体情况选择合适的方法。

结合信号与系统，通信原理和数字图像处理，请简要解释如何理解图像处理中的卷积操作？

在图像处理中，卷积操作是一种常用的滤波方法，它可以通过对图像进行卷积运算来实现图像的平滑、锐化、边缘检测等处理。卷积操作的本质是将一个滤波器与图像进行卷积运算，滤波器通常是一个小的矩阵，它可以对图像中的每个像素进行加权处理，从而得到一个新的像素值。卷积操作可以用信号与系统中的卷积定理来解释，即将图像看作是一个二维信号，滤波器看作是一个二维系统，卷积操作就是将二者进行卷积运算，得到一个新的二维信号。在数字图像处理中，卷积操作通常使用快速傅里叶变换（FFT）来实现，这样可以大大提高卷积运算的效率。