图像分析检测是一种利用计算机技术对图像进行处理和分析的方法，旨在提取有用的信息、检测特定的目标或特征，并评估图像的质量和性能。
图像增强：通过调整图像的对比度、亮度、色彩等参数，改善图像的视觉效果。
边缘检测：识别图像中的边缘和轮廓，用于目标检测、图像分割等。
目标检测：检测和定位图像中的特定目标，如人物、车辆、物体等。
图像分类：将图像分类为不同的类别，例如识别图像中的物体类别。
特征提取：从图像中提取有用的特征，如形状、纹理、颜色等。
图像分割：将图像分割成不同的区域或对象，以便进行进一步的分析。
图像配准：将不同时间或不同视角拍摄的图像进行匹配和对齐。
图像压缩：减少图像的数据量，以节省存储空间和传输带宽。
图像重建：从有限的图像数据中重建出完整的图像。
图像识别：识别图像中的文字、符号、图案等。
图像质量评估：评估图像的清晰度、噪声水平、失真程度等。
图像检索：根据图像的特征或内容，从图像数据库中检索相似的图像。
视频分析：对视频进行处理和分析，提取关键帧、检测运动目标等。
三维重建：从二维图像中重建出三维模型。
医学图像分析：分析医学图像，如 X 光、CT、MRI 等，辅助疾病诊断。
工业检测：检测产品表面的缺陷、尺寸偏差等。
智能交通：识别交通标志、车辆、行人等，实现交通监控和管理。
人脸识别：识别图像中的人脸，用于身份验证、门禁系统等。
图像加密：对图像进行加密处理，保护图像的安全性和隐私性。
图像水印：在图像中嵌入不可见的水印，用于版权保护和防伪。
图像融合：将多幅图像融合成一幅图像，以获得更全面的信息。
图像超分辨率：提高图像的分辨率，使图像更加清晰。
图像去噪：去除图像中的噪声，提高图像的质量。
图像修复：修复图像中的损坏或缺失部分。
图像增强现实：将虚拟信息与真实图像进行融合，实现增强现实效果。
图像语义理解：理解图像的语义内容，如场景、情感等。
图像风格转换：将图像的风格转换为另一种风格，如将照片转换为油画风格。
图像目标跟踪：跟踪图像中特定目标的运动轨迹。
图像质量评价指标：使用各种指标来评估图像的质量，如 PSNR、SSIM 等。
