在数字媒体技术的应用领域中，影像处理是一项重要的技术，它涉及到对图像数据进行分析、增强、压缩和重建等多种操作。这些操作通常依赖于复杂的数学模型和计算机程序，这些程序就是我们所说的“算法”。因此，学习数字影像处理，就意味着要深入理解和掌握这些算法。

数字影像处理概述

首先，我们需要了解什么是数字影像处理。简单来说，数字影像是通过将光学图象转换为数值形式而得到的一系列数据点。在这个过程中，每个数据点都代表了图象中的一个小区域，其颜色或灰度等信息被编码成数值。这样一来，我们就可以使用计算机来进行各种操作，比如调整亮度、对比度、去噪以及改善分辨率等。

影像质量评估与优化

在实际应用中，我们常常会遇到图象质量不佳的情况。这可能是因为拍摄条件不好，如照明不足或者过多反光；也可能是由于传输过程中受到了损害，如压缩导致失真；或者是在存储时受到影响，使得原始数据丢失了精确性。在这种情况下，我们需要用到一些特殊的算法来评估当前图象的质量，并根据评估结果进行相应的优化工作。

例如，对比度增强（Contrast Stretching）是一种常用的方法，它通过改变灰度级别范围使得图片看起来更加鲜明。然而，这种方法如果不加以控制，也可能导致细节丢失，因此还需要结合其他技术，如局部对比度调整（Local Contrast Enhancement），以保持图片整体效果良好。

去噪与锐化

另一个重要的问题是如何去除噪声。而这通常涉及到一种名为滤波器（Filter）的概念，其中有很多不同的类型用于特定的目的，比如高通滤波器可以用来提高边缘锐利性，而低通滤波器则可用于去除高频噪声。不过，不同场景下的最佳选择并不总是一目了然，往往还需考虑具体情况下的权衡问题。

此外，对于某些特定类型的人脸识别或物体检测任务，还有一类称为锐化（Sharpening）的技术非常关键。它能够提升边缘清晰度，从而帮助系统更准确地识别出目标对象或人脸特征。

图形变换与合成

除了上述功能之外，现代软件还能实现复杂的地理信息系统(GIS)任务，以及3D建模和渲染。这要求开发者具备更深入的知识，因为这里涉及的是空间几何变换、高级纹理映射以及物理模拟等内容。此外，与视频编辑相关联的是视频合成这一能力，即将不同来源的事物融合成为单一视觉流动的一部分。这包括从简单的事务自动补充缺失帧，以至于复杂的情境构建虚拟环境作为电影背景。

算法设计原则

在实践中，无论我们面临哪种具体问题，都必须遵循一定规则设计我们的算法。一方面，要保证效率，即执行速度快且资源占用少；另一方面，又要尽量保证输出结果准确无误。如果不能达到完美状态，那么至少应该尽量减少错误发生概率，同时提供足够详细的手册指引用户如何纠正错误并避免未来再次出现相同问题。

实际案例

为了让理论知识变得更加生动，有几个著名案例可以引用：

天文观测：利用高性能计算设备，可以快速分析大量星系照片，从而发现新的星系结构现象，或揭示宇宙早期形成过程。

医学成像：通过精心设计的人工智能算法，可以从X射线片或MRI扫描中提取出关于病人的宝贵诊断信息。

艺术创作：即使最优秀的人类画家也难以达到AI生成艺术作品那样的高度，但对于那些寻求快速生成风格统一作品的大师们来说，这简直是个神奇工具。

安全监控: 使用基于深层学习的人工智能监控系统，可以有效捕捉并跟踪潜在威胁行为者，为公共安全做出贡献.

综上所述，学习数字媒介-tech应用学什么？其核心就在于理解并运用各种各样的数学模型和计算机程序——即那些令人惊叹但又微妙不可思议的心灵游戏——它们共同组成了今天世界科技进步的一个巨大支柱。