数字图像处理,图像理解和模式识别是当今计算机视觉研究的热门话题。 图像处理和模式识别在现代信息技术中起着非常重要的作用。 同时，该领域仍存在很多研究困难。机器视觉技术主要针对工业应用，但是作为视觉系统，图像处理，图像理解和模式识别的基本理论和技术是相同的。

环形光源图片
 

　　一 环形光源之图像处理技术分析

　　图像增强，图像平滑，图像数据编码和传输，边缘锐化，图像分割等将在不同的研究目标和应用中采用不同的方法，并且新的研究不断涌现。 结果。

　　图像的模式识别过程实际上可以视为标记过程，即使用识别算法来识别场景中划分的对象并将特定标记分配给这些对象。 对于机器视觉系统来说，这是必须的。 任务完成。

　　广义上的所谓模式和模式识别，是指如果可以区分时间和空间上相同或相似的事物，则可以将它们称为模式。

　　从狭义上讲，模式是通过观察特定的个体事物而获得的具有时空分布的信息。 模式所属的类别或同一类中的整个模式称为模式类(或简称为类)。 并且，“模式识别”是指基于某些测量或观察将要识别的模式划分为它们各自的模式类别。

　　机器视觉系统对医学诊断优势

　　机器视觉系统对医学诊断的作用力有很大作用,主要体现下面2点

　　病理学家平均每天要处理500张载玻片，如果存在癌症，每张载玻片都需要分析成千上万的单个细胞 ，那么医生很容易会错过它。

　　PathAI的联合创始人兼首席执行官安德鲁·贝克说：“对于人类来说，我们无法像计算机那样高效地工作，因为我们无法仔细观察每个细胞。” “但是我们认为计算机可以做出完美的诊断。”

　　根据美国医学协会的一项研究，通常只有不到一半的病理学家同意正确的诊断。 贝克列举了另一个侧重于乳腺癌淋巴结活检的例子，阐明了计算机与人类病理学家研究重点之间的区别。

　　前者强调了许多可能成为癌细胞容器的领域。 我们为病理学家提供原始图像，然后他们仍然可以查看他们熟悉的数据以及学习系统处理过的图像。基本上，这可以确定癌症的区域，

　　2-视觉系统可以使机器学习比通过机器学习更好。

　　LDV中的几个演示提醒我们机器不仅通过神经网络和机器学习来学习。 他们还有其他方法来学习识别和分析他们周围的世界。

　　谷歌研究科学家塔利·德克尔(Tali Dekel)展示了一种利用计算机视觉来识别的技术，该技术可以通过放大直线上的偏差或屋顶上的紫色水果，然后进行判断。

　　例如，确定旧房子的结构是否有问题，或者一个西红柿是否比另一个更好，更饱满。 看起来很简单，但这是计算机视觉优于人类的地方。