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图像处理的主要目的是从原始的数字图像（如静态或动态）中提取有用的信息，例如识别物体、场景、人脸等,并将其转化为可操作的数据集或算法输出。
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以下是对图像处理常用技术的分类和简要介绍：
- 图像获取：这是将未经处理的照片或视频摄取到计算机内存中的过程。
- 图像变换：这包括图像缩放、旋转、剪裁、色彩校正、边缘检测等,使图像更好地适应环境变化或满足特定需求。
- 图像编码：将原始图像格式转换为适合存储或传输的形式，如 JPEG 或 PNG。
- 图像增强和复原：通过滤波、锐化、对比度调整等方法改善图像质量,增加细节或消除噪点。
- 图像分割：将图像分割成多个独立的部分,以便进一步分析或挖掘信息。
- 图像描述：使用数学模型或机器学习算法描述图像，如特征向量表示、对象识别等。
- 图像匹配：寻找两个或多个图像之间的相似性，如形状匹配、纹理匹配等。
- 图像融合：将不同来源的图像或部分图像组合在一起,创建新的图像或图像混合版本。
- 图像识别：通过计算机视觉技术识别图像中的对象或特征，如人脸识别、车辆检测等。
- 运动目标检测与跟踪：从图像中检测和追踪移动的对象或轨迹，如运动机器人、无人机等。
- PS：Photoshop 是一款广泛应用的专业图像处理软件，通过编程接口让用户轻松地对图像进行编辑、修饰、合成等工作。
与PS的关系：
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根据原文，"PS" 与 "image processing" 相关，但并非同一概念，尽管 Photoshop 有时被用来表示图像处理，但它是一种软件工具，主要用于图像编辑和处理，而 "image processing" 则是一个更广泛的概念，涵盖了各种图像处理任务，包括但不限于采集、处理、展示和分析等。
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将原文中的 "图形处理软件" 改为 "图像处理软件"，使之更简洁明了,这样就避免了混淆两种不同的术语并保持了文本一致性。
改写后的段落：
《图像处理：定义、演变及其重要性》
图像处理是利用计算机技术对数字图像进行运算、处理及转换，从而实现各种功能,图像处理主要包括以下五个方面：
- 图像获取：接收未经处理的图像,将其转换为计算机可读的二进制数据。
- 图像变换：通过对图像进行缩放、旋转、裁剪、色彩校正、边缘检测等一系列操作,使图像更好地适应场景或满足特定需求。
- 图像编码：将原始图像转换为便于存储或传输的形式，如JPEG或PNG,确保其在不同平台上兼容且占用空间小。
- 图像增强和复原：通过滤波、锐化、对比度调整等方法提高图像质量，强化图像的可视性和可用性,同时保持其原有信息完整性。
- 图像分割：将图像分割成多个独立的部分,以便进一步探索和分析信息。
图像处理是一个涵盖范围广泛的领域，涉及到许多专业软件和技术，其中包括康耐视系统、图智能系统等现代平台，以及众多如 Photoshop、Ps、AICAD 等广为人知的商业软件，这个领域的成果在日常生活和科学研究中发挥着举足轻重的作用，通过图像处理，我们可以快速准确地捕捉、记录和分析影像，辅助人类实现目标，解决复杂问题，如视觉导航、自动驾驶、医疗诊断、环境保护等，在这个数字化时代，图像处理已经成为不可或缺的一部分，成为推动科技进步、提升社会效率的重要推动力。
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