图像处理是人工智能领域的重要分支，广泛应用于计算机视觉、医学影像、安防监控等领域。以下是核心知识点与学习路径：
1. 基础概念
- 图像预处理：去噪（🔍）、灰度化（🖼️）、归一化（📊）等操作
- 特征提取：边缘检测（🧾）、角点识别（📍）、纹理分析（🔍）
- 深度学习模型：
- 卷积神经网络（CNN）
- 全局平均池化（GAP）
- 迁移学习（🔄）
2. 核心技术栈
| 技术 | 工具 | 用途 |
|---|---|---|
| 图像分割 | U-Net模型 | 医学影像分析 |
| 目标检测 | YOLO/ViT | 工业质检 |
| 生成对抗网络 | GAN | 图像增强 |
3. 实战案例
- 医疗领域：肺部CT结节识别（🩺）
- 智能手机：人像模式背景虚化（📱）
- 自动驾驶：道路标志识别（🚗）
4. 学习资源
建议从经典算法入手，逐步过渡到深度学习框架。图像处理技术的发展日新月异，保持对前沿动态的关注（比如Transformer在图像中的应用）将帮助您掌握更强大的工具！