简述数字图像处理与图像分析技术有哪些？

数字图像处理与图像分析技术主要包括以下方面：

1. 图像预处理：包括图像增强、去噪、锐化、平滑等处理，以提高图像质量和分析效果。

2. 图像分割：将图像分成不同的区域或对象，常用的方法包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。

3. 特征提取：提取图像中的特征信息，如边缘、纹理、颜色等，常用的方法包括SIFT、SURF、HOG等。

4. 目标识别与跟踪：识别图像中的目标并进行跟踪，常用的方法包括神经网络、支持向量机、卡尔曼滤波等。

5. 图像重建与恢复：通过图像处理技术还原原始图像或者恢复被损坏的图像，例如去除噪声、补全缺失部分等。

6. 三维重建：基于多张图像对物体进行三维重建，常用的方法包括立体视觉、结构光等。

7. 模式识别：通过对大量图像的学习和分析，建立起针对某种模式的识别模型，例如人脸识别、手写数字识别等。

以上是数字图像处理与图像分析技术的主要方面，不同的应用场景需要选择不同的技术方法。