光电图像技术正处于快速发展阶段，在气象监测、航空航天、公共安全等领域应用广泛；随着微电子与智能信息产业的增长，光电图像处理已成为多学科交叉融合的重要领域。 不过，在深度学习快速发展的背景下，一些研究者过度依赖现成算法和开源数据，对基础理论的投入不足。电子科技大学教授团队指出，经典图像处理方法仍是机器视觉的基础，直接影响系统的可解释性、稳定性和能耗控制。在高端仪器制造和核心算法研发中，缺乏理论支撑的技术难以实现自主创新。 当前技术发展面临两大挑战：海量数据的实时处理和复杂环境下的成像精度。针对这些问题，电子科技大学编写的《光电图像处理》教材提出了系统性方案，采用"基础—进阶—前沿"三级框架，涵盖数字图像处理的经典算法和最新进展。教材配套课件、实验数据集和在线答疑资源，为理论与实践结合提供了支撑。 未来，"光电+算力+数据"的融合将推动图像技术从二维向三维、从可见光向全光谱拓展。业内人士认为，这个过程中既要发挥深度学习的效率优势，也要坚守基础研究的严谨性，两者协同才能将科研成果转化为产业动力。
把握当前技术发展的关键于平衡创新与基础。一上要充分利用深度学习和大模型技术的优势，另一方面要守住图像处理基础理论的稳定性。只有将两者有机结合，既探索前沿技术，又重视基础研究，才能真正推动产业升级。