重要信息

大会官网：www.icispp.com

大会时间：2025年3月28日-30日

大会地点：南京

 

简介

由河海大学和江苏大学联合主办的第四届图像、信号处理与模式识别（ISPP 2025)  将于2025年3月28日-30日在中国南京举行。主要围绕图像信号处理与模式识别等研究领域展开讨论。旨在为从事图像信号处理与模式识别研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，加强学术研究和探讨，促进学术成果产业化合作的平台。

名字解释 

 

图像处理、信号处理与模式识别是计算机科学、电子工程和人工智能等多个领域中的重要技术，它们相互关联，常常在实际应用中结合使用。下面我会详细解释这三个领域以及它们之间的联系和应用。

1. 图像处理

图像处理（Image Processing）是指对图像进行处理和分析的技术，旨在改善图像质量，提取有用信息，或通过一定的算法对图像进行修改。它是计算机视觉的基础，广泛应用于医学、工业检测、娱乐等领域。

图像处理的主要任务：

• 图像增强：通过调整对比度、亮度、锐化等方法，改善图像的可视性，使其更加清晰易懂。常见方法包括直方图均衡、滤波器（如高通、低通滤波）。

• 图像去噪：去除图像中的噪声，提高图像质量。常见的方法有中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。

• 图像复原：恢复失真或模糊的图像，比如修复拍摄时的运动模糊或焦距模糊。

• 边缘检测与轮廓提取：通过算法提取图像中的重要特征，如边缘、纹理等。常用算法包括Canny边缘检测、Sobel算子等。

• 图像分割：将图像分割成多个区域或对象，使得每个区域具有相对统一的特性，如颜色或纹理。常见方法包括阈值分割、区域生长、图割算法等。

图像处理的应用：

• 医学影像：图像处理广泛应用于CT、MRI、X光等医学影像的分析，帮助医生检测病灶、识别异常区域。
• 卫星遥感：利用图像处理技术分析卫星图像，监测地球表面变化，如城市扩张、森林砍伐等。
• 自动驾驶：图像处理用于分析车载摄像头拍摄的图像，识别道路、障碍物、行人等，帮助车辆做出决策。

2. 信号处理

信号处理（Signal Processing）是对信号进行分析、修改和合成的技术，它涉及的信号可以是任何形式的数据流，包括声音、图像、视频、电磁波等。信号处理不仅局限于图像，还包括音频、视频和其他类型的信号处理。

信号处理的主要任务：

• 信号滤波：滤波是信号处理中的重要部分，常用的滤波方法有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等，常用于去除噪声或增强信号。

• 傅里叶变换与频域分析：傅里叶变换将信号从时域转换到频域，使得可以在频域内分析信号的频谱特性，广泛用于音频处理、图像压缩等领域。

• 时域分析：分析信号在时域中的特性，如信号的幅度、频率、相位等。

• 信号压缩：通过减少信号的冗余信息来降低数据量。例如，JPEG图像压缩、MP3音频压缩等。

• 多通道信号处理：在多个信号源之间进行处理，如音频降噪、回声消除等。

信号处理的应用：

• 通信系统：信号处理技术用于数据编码、调制解调、信号传输和接收等，保证信息在通信中的质量和稳定性。
• 音频处理：如语音识别、噪声抑制、音频压缩等。
• 雷达与声纳：信号处理用于雷达波的分析与回波信号的处理，应用于军事和气象领域。

3. 模式识别

模式识别（Pattern Recognition）是指通过算法和模型对输入数据进行分类、预测或理解，自动识别数据中的模式。它是人工智能的一个核心领域，广泛应用于图像识别、语音识别、生物识别等任务。

模式识别的主要任务：

• 分类：根据已知的类别标签，将输入数据划分到不同类别中。例如，图像中的物体识别（如识别一张图片是猫还是狗）。

• 回归：预测输入数据的连续输出值。例如，预测股票价格、天气等。

• 聚类：对数据进行分组，使得同一组内的数据具有相似性，而不同组之间的差异较大。常见的算法有K-means聚类、层次聚类等。

• 特征提取与选择：从原始数据中提取出有用的特征，减少冗余并提高模型效率。比如，使用HOG特征、SIFT特征等。

• 降维：将高维数据映射到低维空间，使得数据更易于处理和分析。常见的降维方法有主成分分析（PCA）、t-SNE等。

模式识别的应用：

• 人脸识别：通过模式识别技术提取人脸特征并进行匹配，用于安全监控、手机解锁等场景。
• 语音识别：根据语音信号的特征进行识别，将语音转化为文本，广泛应用于虚拟助手、语音输入等领域。
• 手写字符识别：通过模式识别技术识别手写数字或字母，常见应用有邮政编码识别、银行支票处理等。

4. 图像处理、信号处理与模式识别的关系

这三者通常在实际应用中相辅相成，尤其在图像和视频分析中，常常需要结合起来使用：

• 图像处理与信号处理：图像本质上是一种二维信号，因此图像处理可以看作是信号处理的一部分。图像处理中的滤波、边缘检测、噪声去除等步骤通常依赖于信号处理的技术，如傅里叶变换和滤波器设计。

• 图像处理与模式识别：图像处理技术在模式识别中起到预处理和特征提取的作用。比如，在进行人脸识别时，图像处理首先用于去除噪声、增强图像质量，然后通过模式识别算法（如卷积神经网络CNN）进行人脸分类。

• 信号处理与模式识别：信号处理用于从原始信号中提取有效特征或进行数据压缩，而模式识别则通过对这些特征进行学习与分类，完成模式识别任务。例如，语音识别系统中，信号处理将语音信号转化为频谱图，模式识别则用于对这些特征进行分类，识别说话内容。

总结

图像处理、信号处理和模式识别是计算机科学和工程中的三个核心技术，它们不仅各自具有独立的研究价值，而且在实际应用中经常需要结合使用。通过信号处理提取或优化数据，通过图像处理进一步增强图像质量或进行特征提取，再通过模式识别实现更高层次的任务，如分类、识别和预测。这些技术的结合推动了许多应用领域的突破，如自动驾驶、医疗影像分析、人脸识别等。

主题

图像信号处理	模式识别
信号处理系统的设计与实现 数字信号处理 图像和多 维信号处理 图像/视频处理和编码 调制和信道编码 图像处理和模式识别 3D 和立体成像 图像压缩、编码和加密 雷达图像处理 图像扫描、显示和打印 声纳信号处理 合成、渲染和可视化 人脸识别 曲面造型 信号重建 超分辨率成像 图像形成 计算机图形/动画 彩色、多光谱和高光谱成像 修复和增强 模式识别和机器学习 过滤和多分辨率处理 传感器阵列和多通道处理 医学影像	模式识别中的人工智能技术 生物识别（包括人脸识别） 计算机视觉 数据挖掘和大数据 文件处理与识别 进阶学习方法 线性模型和降维 机器学习方法 模型表示和选择 PR 中的模糊和混合技术 图像处理和分析 模式识别的数学理论 自然语言处理与识别 物体检测、跟踪和识别 模式识别原理 机器人 遥感 形状和纹理分析 统计模式识别 句法和结构模式识别 语