图像处理有哪些热门技术？它们的基本原理是什么？具体应用是什么？

图像处理目前有很多热门技术，以下是其中一些：

1. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习模型，它可以用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。CNN的基本原理是通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征，并使用全连接层进行分类或回归。

2. 目标检测技术：目标检测技术包括基于深度学习的方法和基于传统计算机视觉的方法。基于深度学习的方法包括 Faster R-CNN、YOLO、SSD 等，基于传统计算机视觉的方法包括 Haar 特征分类器、HOG+SVM 等。目标检测的应用包括人脸识别、车辆识别、物体跟踪等。

3. 图像语义分割：图像语义分割是将图像分成多个语义区域的任务。目前主要使用深度学习模型进行图像语义分割，如 U-Net、FCN 等。图像语义分割的应用包括医学影像分析、自动驾驶、虚拟现实等。

4. 图像超分辨率：图像超分辨率是将低分辨率图像恢复到高分辨率的任务。目前主要使用深度学习模型进行图像超分辨率，如 SRCNN、ESPCN 等。图像超分辨率的应用包括数字摄像头、卫星图像处理等。

5. 图像增强：图像增强是通过对图像进行滤波、去噪、对比度增强等操作来改善图像质量的任务。常用的技术包括傅里叶变换、小波变换、Retinex 算法等。图像增强的应用包括医学影像处理、监控图像处理等。

以上仅是图像处理领域中的一部分，其它技术还包括图像风格转换、图像复原、图像配准、图像压缩等。