数字水印：信息安全与版权保护的基石

数字水印技术通过向图像、音频或视频中嵌入不可见或不易察觉的标识信息，实现版权保护、内容认证和追踪溯源。常见算法包括空间域水印（如LSB替换）和频域水印（如DCT、DWT变换）。例如，在DCT域中，可将水印信息嵌入到图像的中频系数中，平衡鲁棒性与不可见性。
案例源码：提供基于Python的DCT数字水印实现，包含水印嵌入与提取完整流程，支持JPEG压缩攻击测试。

图像识别：从特征提取到深度学习

图像识别技术涵盖传统方法（如SIFT、HOG特征+SVM分类）与深度学习方法（如CNN、ResNet）。传统方法依赖手工特征设计，适用于特定场景；深度学习通过自动特征学习，在通用场景中表现优异。例如，ResNet通过残差连接解决深层网络梯度消失问题，大幅提升识别准确率。
案例源码：包含基于OpenCV的SIFT特征匹配案例，以及基于PyTorch的ResNet-18图像分类实现，支持CIFAR-10数据集训练与测试。

图像增强：提升视觉质量的关键技术

图像增强旨在改善图像的视觉效果，包括对比度增强（如直方图均衡化）、锐化（如拉普拉斯算子）和超分辨率重建（如SRCNN）。直方图均衡化通过重新分配像素灰度值，扩展图像动态范围；SRCNN通过三层卷积网络，实现低分辨率到高分辨率的映射。
案例源码：提供基于OpenCV的直方图均衡化实现，以及基于TensorFlow的SRCNN超分辨率重建案例，支持自定义数据集训练。

图像压缩：存储与传输的优化方案

图像压缩技术分为无损压缩（如PNG、ZIP）和有损压缩（如JPEG、WebP）。JPEG通过分块DCT变换、量化和熵编码，实现高压缩比；WebP结合VP8编码与预测编码，进一步优化压缩效率。例如，JPEG在质量因子为75时，可在视觉无损前提下减少80%文件体积。
案例源码：包含基于Python的JPEG压缩模拟实现，以及WebP编码转换工具，支持批量图像处理。

图像融合：多源信息整合的艺术

图像融合技术将多幅图像的信息整合为一幅，包括像素级融合（如加权平均）、特征级融合（如PCA）和决策级融合（如D-S证据理论）。加权平均法简单高效，适用于同源图像融合；PCA通过主成分分析，提取多图像的主要特征进行融合。
案例源码：提供基于NumPy的加权平均图像融合实现，以及基于scikit-learn的PCA特征融合案例，支持多光谱图像处理。

图像拼接：全景视图构建技术

图像拼接技术将多幅有重叠区域的图像拼接为一幅全景图，关键步骤包括特征点检测（如SIFT）、匹配（如RANSAC）和变换矩阵估计（如单应性矩阵）。例如，OpenCV的stitcher模块可自动完成图像拼接流程，支持360度全景图生成。
案例源码：包含基于OpenCV的SIFT特征拼接实现，以及自定义单应性矩阵估计案例，支持无人机航拍图像拼接。

图像分割：从语义到实例的精准划分

图像分割技术将图像划分为多个区域或对象，包括语义分割（如FCN、U-Net）、实例分割（如Mask R-CNN）和全景分割。FCN通过全卷积网络实现端到端分割；Mask R-CNN在Faster R-CNN基础上增加分支，输出每个对象的掩码。
案例源码：提供基于PyTorch的FCN语义分割实现，以及基于MMDetection的Mask R-CNN实例分割案例，支持COCO数据集训练。

图像去雨/去雾/去噪/去模糊：恢复清晰图像的挑战

图像去雨通过模型雨线特征（如频域分析）进行去除；去雾基于暗通道先验或深度学习模型（如DehazeNet）恢复清晰场景；去噪采用非局部均值、BM3D或DnCNN网络；去模糊通过反卷积或DeblurGAN模型实现。例如，DnCNN通过残差学习，在噪声水平估计下实现高效去噪。
案例源码：包含基于OpenCV的去雨频域分析实现，基于Python的去雾暗通道先验代码，基于TensorFlow的DnCNN去噪网络，以及基于PyTorch的DeblurGAN去模糊案例。

100个案例源码：从理论到实践的完整路径

本文附带的100个案例源码覆盖上述所有技术，每个案例包含算法原理说明、代码实现、参数调优建议和效果对比。例如，数字水印案例提供鲁棒性测试脚本，图像识别案例包含混淆矩阵分析工具。所有案例均经过验证，可直接运行或作为项目基础。

开发者建议：如何高效利用案例源码

1. 分阶段学习：从简单案例（如直方图均衡化）入手，逐步过渡到复杂模型（如Mask R-CNN）。
2. 参数调优实践：通过修改案例中的参数（如JPEG质量因子、DnCNN噪声水平），观察效果变化，理解算法敏感度。
3. 项目整合：将多个案例功能组合（如先去噪再去模糊），构建完整图像处理流水线。
4. 性能优化：利用案例中的性能分析工具（如Flops计算），优化代码效率，适应实时处理需求。

本文通过系统解析图像处理核心算法，结合100个可复现案例源码，为开发者提供从理论到实践的完整学习路径。无论是学术研究还是工程应用，这些案例均可作为宝贵资源，助力快速掌握关键技术，解决实际问题。