圖像處理是利用復(fù)雜的算法對(duì)圖像進(jìn)行技術(shù)分析。在圖像處理中，圖像是輸入，有用的信息是輸出。據(jù)報(bào)道，到2021年，圖像處理行業(yè)產(chǎn)值將達(dá)到389億美元。

同樣，人工智能行業(yè)也出現(xiàn)了可觀的增長(zhǎng)。據(jù)《福布斯》稱，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)被認(rèn)為有潛力在2020年之前在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售方面再創(chuàng)造2.6T的價(jià)值，在制造和供應(yīng)鏈規(guī)劃方面再創(chuàng)造至多2T的價(jià)值。

以前的圖像處理只涉及分析圖像中的離散對(duì)象。利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以給圖像處理行業(yè)帶來(lái)很多變化。谷歌鏡頭就是利用深度機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來(lái)處理復(fù)雜圖像的應(yīng)用之一。假設(shè)你正在外國(guó)的花園中散步，你想知道一些花的名字。因?yàn)槟阍谕鈬?guó)，所以你看不懂信息板上寫(xiě)的語(yǔ)言。你會(huì)怎么做?不用擔(dān)心，谷歌推出的谷歌鏡頭應(yīng)用，利用圖像處理技術(shù)、人工智能技術(shù)和深度機(jī)器學(xué)習(xí)，可以再次拯救你。谷歌鏡頭檢測(cè)并理解它所檢測(cè)到的，并據(jù)此給出相應(yīng)的解釋。你要做的唯一的一件事就是把你的手機(jī)對(duì)準(zhǔn)一朵特定的花，然后問(wèn)谷歌助手你所指向的對(duì)象是什么。人工智能使得能夠識(shí)別和描述圖像內(nèi)容的軟件開(kāi)發(fā)成為可能。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以在圖像處理領(lǐng)域創(chuàng)造真正的奇跡。不同行業(yè)可以帶來(lái)的一些變化如下:

醫(yī)療保健行業(yè)

圖像分析在醫(yī)療保健行業(yè)中非常有用?；?a href="http://www.brongaenegriffin.com/v/tag/448/" target="_blank">深度學(xué)習(xí)算法的計(jì)算機(jī)視覺(jué)軟件已經(jīng)讓醫(yī)療行業(yè)變得更加簡(jiǎn)捷。這樣的軟件使得自動(dòng)化分析能夠以更快的速度提供更準(zhǔn)確的結(jié)果。大多數(shù)醫(yī)院還沒(méi)有開(kāi)始使用這種技術(shù)。如果使用得當(dāng)，這些技術(shù)可以幫助我們減少對(duì)人工分析的依賴。從宏觀到微觀，包括分子成像，可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)先進(jìn)和準(zhǔn)確的診斷程序。圖像處理在腫瘤診斷中起著至關(guān)重要的作用。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能可以應(yīng)用的領(lǐng)域如下:

1. 醫(yī)學(xué)x光：在世界上大多數(shù)醫(yī)院，放射科醫(yī)生被要求研究x光以尋找異常。利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行自動(dòng)圖像分析，減輕了放射科醫(yī)師的負(fù)擔(dān)，可以得到更準(zhǔn)確、更快的結(jié)果。這樣的分析可以幫助放射科醫(yī)生做出正確的決定。因此，放射科醫(yī)生只需要關(guān)注那些圖像分析標(biāo)記為重要的報(bào)告。

2. 患者：自動(dòng)圖像分析對(duì)患者很有幫助。他們不再需要等上幾天才能知道診斷結(jié)果。在沒(méi)有人為錯(cuò)誤的情況下他們將獲得更加準(zhǔn)確的結(jié)果。

醫(yī)療機(jī)器人可以讓醫(yī)生利用高質(zhì)量的3D圖像進(jìn)行精細(xì)的診斷和手術(shù)，但目前還不能實(shí)現(xiàn)。

防衛(wèi)

以前，由于士兵們對(duì)前方一無(wú)所知，他們很難接近某些特定地點(diǎn)。但現(xiàn)在，圖像處理技術(shù)的進(jìn)步徹底改變了戰(zhàn)爭(zhēng)，遙控無(wú)人機(jī)可以用來(lái)捕捉這些地點(diǎn)的圖像，然后通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)其進(jìn)行分析。

當(dāng)一個(gè)人在門(mén)附近時(shí)，發(fā)出警報(bào)的監(jiān)控?cái)z像機(jī)甚至可以分析出這個(gè)人是誰(shuí)，這都?xì)w功于圖像處理技術(shù)，它將徹底改變世界。

汽車(chē)工業(yè)

在過(guò)去的十年中，汽車(chē)工業(yè)經(jīng)歷了歷史上最大的變革，但沒(méi)有什么能阻止這個(gè)行業(yè)即將出現(xiàn)的創(chuàng)新，即無(wú)人駕駛汽車(chē)的出現(xiàn)。無(wú)人駕駛汽車(chē)代表著未來(lái)，也是這個(gè)行業(yè)有史以來(lái)最偉大的事情。無(wú)人駕駛汽車(chē)可以為我們完成所有的駕駛工作；同時(shí)，我們可以做任何我們想做的事。想象一下，世界將變得沒(méi)有任何交通阻塞或其他交通問(wèn)題，這看起來(lái)很不錯(cuò)？由于圖像處理和深入學(xué)習(xí)的進(jìn)步，無(wú)人駕駛汽車(chē)也將有助于減少事故的發(fā)生。無(wú)人駕駛汽車(chē)的工作原理是基于目標(biāo)檢測(cè)。目標(biāo)檢測(cè)涉及圖像分類(lèi)和圖像定位：圖像分類(lèi)識(shí)別圖像中的對(duì)象，圖像定位提供該對(duì)象的位置，這些是通過(guò)使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

農(nóng)業(yè)

就農(nóng)業(yè)而言，圖像處理和人工智能一樣可以改變其原本的面貌，它有助于提高產(chǎn)品質(zhì)量，可以用來(lái)檢測(cè)雜草。雜草是生長(zhǎng)在農(nóng)田中的外來(lái)植物，它們與作物爭(zhēng)奪水分，由此影響作物的生長(zhǎng)，基于邊緣的機(jī)器分類(lèi)器可以識(shí)別這些雜草；紅外圖像分析有助于對(duì)灌溉技術(shù)的了解和檢測(cè)，甚至也可以用來(lái)預(yù)測(cè)收獲時(shí)間；計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理也可用于根據(jù)顏色、大小和形狀對(duì)水果和其他食品進(jìn)行分級(jí)；自動(dòng)化的食品質(zhì)量分析可以幫助農(nóng)民節(jié)省很多時(shí)間和金錢(qián)。

圖像處理的好處以及人工智能將如何改變圖像處理的世界并不局限于上述幾點(diǎn)。我們?nèi)匀惶幱趫D像處理發(fā)展的早期階段，我們還不知道它的潛力有多大。人們?nèi)圆恢缊D像處理是否能具有人類(lèi)視覺(jué)的潛力，世界各地的攝像機(jī)捕捉到的海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)也存在很多問(wèn)題。我們?nèi)栽谶M(jìn)行大量的研究和分析，以進(jìn)一步提升圖像處理的能力。這一天即將到來(lái)，科技將改變我們的生活方式。