图像技术的完整过程包括图像的采集、量化、存储、变换、编码、分割、特征提取、 图像数据库的建立、图像的分类和表示、图像识别、模型匹配、内容解释和理解等等。根据 抽象程度和方法的不同，图像处理技术可分为图像处理、图像分析（包括图像分割）和图像 理解三个层次。
1.图像分割
图像分割（image segmentation)属于中层次的操作。图像分割和特征提取把原来以像 素描述的图像转变成较简单的非图形式的符号描述，而被提取的图像特征有边缘（edge)和 区域（region),边缘检测和区域分割具有相互补充的特征。人们能方便地从一幅图像中找 出感兴趣的物体区域，而要计算机做到这一点却需给它以客观测度，使之按灰度、颜色、纹 理或几何特性等把一些物体或区域加以分离，称为分割。图像分割技术包括：边缘与线的检 测、区域分割形状、抽取图像其中特征部分，如线、区域和物体以及它们相互关系的信息， 基本上是一个像素分类的数据压缩过程。图像分割是进一步进行图像分析、模式识别、计算 机视觉等髙层处理的基础，往往被归类到图像分析的第一阶段。
2.图像处理
图像处理（image processing)是较低层的操作，主要在图像像素级上进行大数据量的处 理。图像处理着重图像之间的变换，对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。如图像增 强是通过对图像施以某种变换，使其输出像素灰度值依赖于输入图像相应的像素灰度值或它 的一个邻域内的像素灰度值，目的是改进输入图像的质M，使得图像清晰，边缘轮廓明显， 包括诸如直方图修正、对比度修正、去模糊、平滑、锐化、校正、复原等。
3.图像分析
图像分析（image analysis)也属于中层次的操作。图像分析要求对图像中感兴趣的目标 进行分析，如果说图像处理是一个图像进图像出的过程，而图像分析是一个图像进而数据出 的过程。图像分析在人工智能中占有重要的地位，常与计算机视觉融合在一起进行分析研究。
4.图像理解
图像理解主要是高层次操作，基本上是符号运算。图像理解主要指在图像分析的基础 上，进一步研究图像中的目标和它们之间的联系并做出对图像的内容含义的理解以及对原来 客观场景的解释，从而可以指导和规划行动。图像理解的处理过程和方法与人类的思维推理 有许多类似之处。
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