本文主要是介绍数字图像处理（一系列对图像进行处理、分析和改进的技术），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
数字图像处理是指对图像进行一系列的数学和算法处理，以增强、分析或理解图像的内容。这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。
1. 图像降噪
在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。常见方法有：
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均值滤波：将像素邻域内的像素值取平均值，从而平滑图像。这种方法简单但可能会模糊边缘。
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高斯滤波：使用高斯函数为权重对像素进行加权平均，可以更好地平滑噪声。相比均值滤波，它对边缘的模糊作用较小。
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中值滤波：在邻域内选择像素的中值代替中心像素，适用于去除椒盐噪声等突变噪声，保持边缘效果较好。
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双边滤波：综合考虑空间邻域和像素强度的相似性，能较好地去噪同时保留边缘信息。
2. 图像分割
图像分割是将图像划分为若干个具有特定特征的区域或目标。分割结果对于图像分析、目标检测等后续任务至关重要。常用的分割算法有：
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阈值法：基于像素灰度值，将图像分为目标和背景。例如&
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