基于深度学习的图像处理技术

徐政超

摘要：随着计算机技术和信息技术的飞速发展，极大地推动了深度学习的发展，作为当前深度学习发展的主流趋势，人工智能、文字及图像识别等领域都有着极大地技术突破。智能时代的最大特点就是机器具有自主学习的能力，这是当前和未来科技发展的必然要求。基于此，本文结合具体的技术原理对深度学习应用于图像处理领域进行了分析，进一步的阐述了深度学习在图像处理方面的应用，为当前和未来的图像处理技术的发展提供一定的启发。

关键词：深度学习;图像处理;技术原理

中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）05-0222-01

0 引言

当前的时代是科学技术大爆发的时代，人工智能作为当前科学技术发展的最大表现为人们的生产生活带来了翻天覆地的變化，在带来便捷的同时，也极大地影响着人们的行为和意识。作为人工智能中机器学习领域的重要命题，深度学习旨在培养机器具有自主学习的能力，在不断的学习过程中提升解决问题的能力。

1 图像处理与深度学习

1.1 图像处理技术

图像处理作为生产生活中常见的技术问题，是将各种途径获得的图像信息通过一定的技术手段转化为数学信息，并通过计算机的程序或软件将数学信息进行一定数据处理的计数过程。当前常利用计算机对图像进行处理的主要工作内容包括：对图像采取一定划分标准分类、对图像进行压缩、画质增强、图像特征的提取等工作。当前的图像处理技术可以实现画质的清晰度的增强以及对图像内容中的特征物进行识别和提取等功能，这使得当前的图像处理技术与传统的图像处理技术有着极大的区别。当前的图像处理技术作为人工智能技术应用的重要领域，涉及多学科的交叉，涉及模式识别、机器视觉、多媒体技术等多个领域。这使得在未来图像识别技术可以成功的应用在指纹识别、车辆检测等领域，为人们的生产生活提供更多的便捷性。

1.2 深度学习领域

深度学习的发展要得益于人工神经网络模型的提出和发展，这使得深度学习得以对复杂问题降低维度的状态下进行处理。所谓深度学习指的是类比于人脑处理问题的模式去分析和解决问题，运用深度学习可完成许多现实问题，例如对于图像、文字的提取和识别等功能。深度学习因为有着极大的技术功能在近年来发展的较为迅速，各个高技术公司也积极投身到深度学习的研究中去，旨在促进自身的发展[1]。当前深度学习在计算机视觉领域发展的较为完善，也取得了一定的成果。

2 深度学习在图像处理方面的应用

2.1 深度学习在图像去噪算法上的应用

作为图像处理的主要领域之一，图像去噪有着极大的应用前景。图像去造主要是为了提高图像的识别能力，这种识别能力的提高可以是人或者机器。图像去燥是进行后续图像识别和处理的前提，这也是当前在医疗和安检等现实场合应用的热点。通过从各个途径获得的图像信息，由于不可避免的环境和人为因素的影响，势必对图像的质量产生一定的不良影响，图像质量的影响也会导致图像进行处理时的难度加大。首先深度采取图像环节造成的误差，需要对采取的图像进行一定的处理，一般是结合一定的图像除燥的算法将图像中的噪声点和干扰点进行去除，这个过程涉及的算法就是基于深度学习的神经网络模型设计的。当前，一部分研究人员通过研究方案设计，将含有噪声点的图像与原图像进行对比，获得二者的映射，随后结合相关的卷积处理方式，降低二者的差异，进而实现噪声点的去除[2]。还有学者针对低信噪比的图像处理，提出了相关的解决办法。运用深度学习中图像处理的神经网络模型，并结合卷积算法实现对现实图像的处理。或者结合数学中最小二乘法搭建一定的算法，实现对图像的除噪。这两种除噪的算法在实际的运用环节都可以实现对于图像的除噪。为了更高效的实现图像的去燥，有学者利用深度学习技术对图像隐含层的参数进行感知和提取，结合多层感知器模型实现图像在高信噪比下的去噪处理。

2.2 深度学习在图像分类算法上的应用

作为图像处理的又一主要领域，图像分类处理主要借助于相关的图像分类算法对图像中的区域进行识别和换分、进而对图像涉及的特征进行提取、最后进行分类器识别等过程。整个图像分类的关键在于对特征的提取，这个步骤的提取质量好坏将直接影响后续图像信息的分类结果。而借助深度学习可以实现此过程的高性能特征提取，为后续的图像分类打下坚实的基础。有学者针对人脸识别的相关问题，构建了一种深度学习的网络算法，使得人脸在多姿势下的图像采集和识别能力得以提升。还有人借助单标记和多标记的图像进行深度学习在图像分类上的研究，结合PCA和LDA算法实现对单标记图像的内容维度的降低，并运用SVM和KNN分类器对图像内容进行分类，实现单标记图像降维处理下的优化。而针对多标记图像，结合最小hausdorff和平均hausdorff两种不同度量距离的方法，实现对其内容的提取。

2.3 深度学习在图像增强算法上的应用

图像增强作为图像处理的必经阶段，旨在提升图像中的特征区域的特点，进一步提神个整体的效果，进而提升人工或者及其对于特征的识别能力。当前，有学者借助于图像超分辨率技术并借助深度学习的相关理论知识，实现对于图像的增强处理。借助于卷积神经和快速神经网络的相关算法，可以实现图像分辨率的提升，进而有效的提升视觉效果。近年来的技术突破，极大地促进了深度学习在图像增强领域的应用。

3 结语

综合所述，深度学习对于图像处理技术的发展有着极大的推动作用。其用途主要表现在图像的去噪、图像分类及图像增强等领域，当前和今后的一段时间内深度学习在图像处理领域的研究重点就在于此。

参考文献

[1] 李胜旺，韩倩.基于深度学习的图像处理技术[J].数字技术与应用，2018（9）：65-66.

[2] 李传朋，秦品乐，张晋京.基于深度卷积神经网络的图像去噪研究[J].计算机工程，2017（03）：253-260.