前言

图像处理和计算机视觉是关于对图像和视频进行分析、理解和处理的技术。传统图像算法采用机器学习方法，一般流程是由工程师手工设计提取特征，描述图像内容，再进行下游分类、检测、分割任务。

近年来，得益于计算机硬件算力方面的巨大提升和海量的可获得的训练数据，深度学习技术取得了很多惊人的进步。深度学习算法利用多层神经网络模拟人脑的工作原理，通过大量训练数据，由模型自动归纳提取出图像特征，在效率和准确率方面都远超传统算法。深度学习技术逐步取代了传统图像算法，成为当前的主流解决方案，在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务上表现出优异的性能，并推动了许多实际应用的产品落地，比如自动驾驶、安防监控、医学图像分析等。

自动驾驶领域

在自动驾驶领域，深度学习算法被广泛应用于感知和决策等方面。图像算法相当于自动驾驶系统的“眼睛”，这对于自动驾驶系统这个“大脑”来说非常关键，只有先感知到才能作出相应的决策，图像算法直接影响后面车辆作出的决策和规划。

1、目标检测、分割：目标检测是自动驾驶领域的重要应用方向。通过深度学习模型可以对道路上的车辆、行人、交通标志等进行准确地检测和识别。另一个应用方向是车道线和车道边界的检测，图像算法可以准确地检测出车道线和车道边界，为车辆提供精确定位和路径规划的依据，保证车辆在正确的道路上正确地行驶。

图片来源：DiSHA Computer Institute

2、目标跟踪：目标跟踪算法在自动驾驶系统中被广泛使用。通过目标跟踪算法，自动驾驶系统可以从传感器数据中提取有关障碍物（如车辆、行人、自行车等）的运动信息。根据物体的运动轨迹和历史数据进行运动估计和预测，可以及时检测到潜在的碰撞风险或危险情况，并相应调整驾驶策略。这有助于系统规划避免碰撞的路径并保持安全的车距，确保行驶安全。

图片来源：NVIDIA

3、图像增强：在系统运行阶段，图像增强算法用于提升图像质量，从而改善图像的可视化效果和目标检测的准确性。在训练阶段，模型可以通过数据增强算法来生成或模拟雨天或雾天图像，并将其与正常天气下的图像一起用于模型训练。图像增强算法可以使模型更好地学习和适应各种天气条件下的视觉特征。

4、多传感器数据融合：尽管图像算法在解决恶劣天气情况方面取得了一些进展，但目前对于极端天气条件下的自动驾驶仍然存在挑战。在实际情况中，除了配备光学摄像头，自动驾驶系统通常还配备激光雷达、毫米波雷达和超声波传感器等多个传感器。通过融合多种传感器的数据，可以扬长避短，弥补纯视觉方案的测量精度、强大的遥感能力、全向感知能力，提升系统实时性和稳定性。

医学图像分析领域

在医疗领域，图像算法被用于辅助诊断、疾病预测和治疗效果跟踪等方面，图像算法可以帮助医生和研究人员更准确地识别和定量病变、提供更全面的解剖信息、辅助疾病诊断和治疗规划等。利用深度学习模型，可以从CT、MRI等医疗图像中自动提取出病灶信息，减轻医生的工作负担，提高诊断的精度和效率。比如，阿里健康的ET医疗大脑，就是利用AI技术对医疗图像进行智能化解读。以下是一些常见的医疗图像算法应用方向：

1、图像分割：图像分割算法用于将医学影像中的结构或病变区域从背景中分离出来，用于定位和识别感兴趣的结构。

图片来源：NVIDIA

2、特征提取：特征提取算法用于从医学影像中提取有助于诊断和分析的特征，这些特征可以包括形状、纹理、灰度直方图等。

3、图像配准：医学图像配准算法用于将不同时间点或不同模态的医学影像对齐，消除因为位置、姿态或尺度的差异而引入的变形，实现准确的比较和分析。

4、分类和诊断：分类和诊断算法用于根据医学影像的特征进行疾病诊断和预测。

5、三维重建：三维重建算法用于从医学影像的多个切片中重建出三维物体模型，利用已有的投影数据恢复出图像或改善图像质量的算法，适用于医学成像中的CT、MRI等，以提供更全面的视角和解剖信息。

安防监控领域

图像算法在智能安防领域有广泛应用。在安防监控中，图像算法可以帮助识别和跟踪潜在威胁、检测异常行为、提供实时警报和监控画面，从而提高安防系统的效能和可靠性。以下是一些常见的应用方向：

1、目标检测与识别：通过图像算法实现对监控场景中的目标物体进行检测和识别。这可以包括人脸识别、车辆识别、行为识别等，以便及时发现异常行为或对象。

图片来源：Hitachi

2、行为分析与异常检测：利用图像算法分析监控场景中的人员或物体的行为模式，并实时检测是否存在异常行为，如闯入、盗窃、暴力等，从而提前预警并采取相应的措施。常用的行为分析算法包括行人检测、人群计数、人员跟踪、姿态估计等。

3、目标识别：视频内容分析与智能搜索：利用图像算法对监控视频内容进行分析，从中提取关键信息并进行智能搜索。例如，识别特定人员的轨迹、寻找目标物体的活动路径，或者在大规模监控视频数据库中进行快速检索。

4、图像增强与清晰度提升：通过图像处理算法，对监控视频图像进行增强处理，提高图像质量和清晰度，以便更好地获取和分析有用信息。

AIGC领域

人工智能自动内容生成（Artificial Intelligence Generated Content，简称AIGC）指利用人工智能技术自动生成文本、图片、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的内容。该领域的爆火得益于最近落地的chatGPT和AI作画。利用自然语言处理和计算机视觉等技术，AIGC实现与用户的自然交流和反馈，并根据用户的喜好和行为，动态地调整内容生成的方式。以下是一些典型的AIGC应用方向：

1、图像描述生成：图像算法可以通过对图像进行分析和理解，自动生成与图像内容相关的文字描述。这种技术可以用于自动为图像集合或在线图片库中的图像生成描述，提供更好的搜索引擎体验，辅助视觉障碍者获取图像信息，以及为社交媒体上的图像添加描述。

2、视频标注和摘要生成：图像算法可以对视频进行分析，自动生成关键帧的标签、概要或摘要。通过识别视频中的关键对象、场景和动作，图像算法可以自动生成视频的关键信息，帮助用户了解和浏览视频内容。

3、艺术创作助手：图像算法可以用于辅助艺术家和设计师创作。例如，通过分析大量艺术作品，图像算法可以生成新的艺术风格，帮助艺术家探索创造力的可能性。此外，图像算法还可以根据用户提供的草图、想法或特定要求，快速生成相应的图像设计。最近爆火的AI作画就是图像算法在这方面的一项重要应用，其背后正是采用了采用扩散模型技术。

图片来源：OPENAI

4、图像修复和增强：图像算法可以用于修复老旧、受损或低质量的图像。通过图像修复算法，可以恢复丢失的细节、去除噪声和瑕疵，并改善图像的整体质量。此外，图像算法还可以用于对图像进行增强，例如根据输入的图像自动调整亮度、对比度和色彩平衡，或者灰白图像上色，以获得更好的视觉效果。

工业检测领域

图像算法在工业检测领域有着广泛的应用。图像算法在工业检测领域中能够实现自动化、高效率和准确性的产品质量控制和生产过程监测，可以有效提高工业制品的质量、减少生产成本、增加生产效率，并避免人工差错和主观判断带来的问题。图像算法在工业检测领域正逐渐向着更智能、精准和可靠的方向发展，在工业自动化和质量控制方面发挥越来越重要的作用。

1、缺陷检测：图像算法可以通过分析工业产品图像，检测出产品表面的缺陷或异物。例如，在制造业中，可以使用图像算法来自动检测产品的气孔、裂纹、夹杂、疏松等缺陷，以保证产品质量，提高生产效率。

图片来源：适创科技

2、尺寸测量：图像算法可以根据产品图像的特征，实现对产品尺寸的测量和检验。例如，在零部件生产中，可以准确测量零部件的长度、宽度、直径等关键尺寸，确保产品符合规格要求，实现自动化生产和质量控制。

3、定位与识别：算法可以识别并定位工件上特定的标记或模式。通过对图像进行处理和分析，可以快速准确地识别标识码、二维码等，并进行定位和识别，用于生产流程控制和追溯。

4、品质分类：算法可用于将产品进行分类，区分合格品和不合格品。通过对产品图像的特征提取和分析，可以对产品进行自动分类，高效判定产品质量，并实现自动化的品质控制。

5、焊缝检测：在焊接过程中，算法可以帮助检测焊缝的质量。通过分析焊接区域的图像特征，可以检测焊接缺陷，例如焊接渗透不良、偏位等问题，提高焊接质量和减少人工检测成本。

结语

总而言之，图像处理和计算机视觉在深度学习技术的推动下产生了许多落地应用。这些应用涵盖了生活中的各个方面。随着新技术的不断出现与发展，我们可以期待更多技术上的突破性进展和产品上更多落地应用的出现，为工作效率和生产力带来更大提升。

适创科技是一家专注于数字工业化和智能算法研究的公司，通过利用最新的深度学习技术和算法，结合客户特定的生产工艺和工作环境，提供定制化的创新解决方案。

众所周知，深度学习算法能够表现优异，靠的是充足的算力和巨量的数据，其中最重要的就是数据。适创团队长期注重数据的采集和整理，除了网上公开的工业检测数据集，通过不断深耕领域，逐步收集到高质量和多样性的CT、X光、红外数据，构建了庞大的训练集迭代优化模型，这些保证了模型的强鲁棒性和强泛化性。

我们的技术团队由一群具备丰富经验和专业图像算法知识的研究人员和工程师组成，参与过多项工业缺陷检测项目研发。他们在深度学习和机器学习领域都有着扎实的专业基础与独特的见解，具有丰富的经验与实战经历，不断追求卓越并持续关注行业最新动态，保持对前沿技术的深入了解，这是能够实现项目按时保质保量交付的信心来源与重要保证。

有了上述的数据基础和团队基础，我们能够为客户提供高效、可靠且具有竞争力的深度学习解决方案，解决客户实际生产过程中遇到的各种测量检测质检难题，助力他们保障生产高效运行。

标题图片来自Microsoft

作者：安宇

适创科技视觉与优化产品部，图像算法工程师，主要关注深度学习技术中的目标检测、语义分割方向，现从事ADR缺陷检测系统中的相关项目研发工作。

编辑：田恒易