深度学习在图像处理领域的综合应用

摘要：随着大数据时代，对当前社会生产生活产生的影响越来越大，落实好技术体系的创新，已经成为了各行各业发展的关键任务，而文章建立在深度学习这一技术体系的层面，综合图像处理领域的实际应用情况展开分析，落实好深度学习综合概念的解析，可以为图像处理，技术研发奠定良好基础，同时在实际应用过程中图像识别、图像取证、图像检测等领域都可以应用深度学习技术，这可以进一步推动图像处理领域的高质量发展，也可以打造具备现代化价值的技术体系。

关键词：深度学习;图像处理;综合应用

在大数据时代，数字图像处理的技术已经逐步发展成熟，这其中及时的打造智能化的图像处理体系，落实好处理任务的优化创新，已经成为了多方关注的重点。因此建立在理论分析法以及文献研究法律基础上，综合深度学习，在图像处理领域的实际应用情况进行阐述，不仅是文章论述的重点，也是进一步为图像处理技术创新提供有效途径的关键研究课题。

1、基础理论分析

1.1深度学习

从本质角度上来讲，深度学习是建立在机器学习的基础上，利用计算机技术打造深层次的分析方法，能够在数据中进行多层次特征的提取。其主要方式为数据驱动，可以利用非线性变换的方式，从原始的数据中提炼出多层次以及多角度的特征，这样可以进一步提升原有特征表现的泛化能力以及表达能力[1]，对于满足当前图像处理的高精度需求来讲，有一定的应用价值。

1.2理论概念

神经网络架构是图像识别与深度学习相融合的最早技术体系从本质上来讲是建立在三个基础层次的层面落实的层堆叠方式。首先是卷积层，主要负责提取相关特征。其优势在于能够将两个相邻项数之间的局部关系提取出来，同时也可以针对图像进行平移、旋转以及尺度变换。

其次为池化层，这一层次主要是针对卷积层处理的结果进行压缩，进一步缩小原有的特征图样简化具体的计算流程，另一方面也可以实现具体特征的精简，提取关键的特征，降低特征表达维度。

再次为全连接层主要指的是将所有提取出来的特征进行连接，然后将最终的结果输送给分类器，进行下一阶段的处理。

2、图像取证与深度学习的融合

图像处理的整个周期主要涉及到了图像获取、编码以及编辑这三个阶段，而图像取证是建立在以上三个周期的基础上，分析其留下的固有痕迹，通过这些痕迹理解和进一步分析图像的实際操作历史[2]。这一个步骤能够为整体的图像分析以及图像处理领域提供有效的保障，一系列的操作历史以及相关遗留痕迹，可以成为后续技术优化的重要依据。

而综合深度学习与图像取证之间的融合情况来看，当前已经存在了诸多的学术研究，例如有学者建立在深度学习模型的基础上，与相机原取证进行融合，可以结合不同相机留下的指纹特性分析Alexnet网络结构的简单深度学习模型，实现基础的分类，能够全面提升94%以上相机分类的准确率。

另外图像取证和图像识别的差异主要在于图像识别是针对图像内容之间的差异进行区分，往往可以通过肉眼进行判断，而图像取证则是建立在微弱信号的基础上实现操作指纹的区分，其形态差异难以利用，肉眼进行识别，因此针对图像取证问题不能利用常规的深度学习模型进行分析，而是要在原有基础上进行优化，比如有学者建立在Alexnet网络结构的基础上，添加了预处理层，能够进一步将想要获取的指纹特征进行放大。这和原有深度学习模型的精准度相比，提升了7.22%左右，因此有了更好的特征提取以及分类的价值。

以上这种模式在当前大部分的图像取证中都有应用，但是为了进一步实现流程和结构的简化，还可以进行针对性的创新，比如将预处理与网络结构进行整合，将第1层的卷积核利用空间覆膜型滤波器进行初始化处理，在保留原有性能的基础上具备预处理功能，这样也可以有效提升整体模型的应用价值以及灵活性，简化了原有的流程。

3、图像检测与深度学习的融合

图像检测是建立在图像识别基础上进行的深度挖掘，不仅要了解其中的具体物体以及相关信息，还需要定位物体位于图片的某个位置，这其中多模块堆叠技术是常规的网络模型，与图像取证之间的部分原理有一定的交互性，在最初的研究过程中，主要由4个模块组成，具体的流程如下：首先针对每一张图片进行候选区域的划定，这一过程由SelectiveSearch算法来完成;对每个候选区域，使用深度学习技术提取特征;将特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类;使用线性回归器精细修正候选框位置[3]。

从中可以发现，深度学习在图像检测中的实际应用往往是特征提取，虽然整体流程较为简单，但是可以为图像处理领域的技术体系研发提供更多的可能性。例如后期有学者曾经建立在原有特征提取的基础上，研发出了fastRCNN模型以及fasterRCNN模型。正弦模型建立在最初特征提取的基础上，还能够实现模块的融合，从而提升网络训练时的束缚力度能够进一步减小损失，也可以全面推动深度学习网络体系的应用价值进行拓展。

结束语：

综上所述，在当前的图像处理领域利用深度学习，组建最基础的处理框架，实现技术体系的融合，进一步发挥卷积神经网络的实际应用价值，不仅能够提升图像处理以及图像检测的有效性，还可以为后续的技术体系研发提供有效保障。而综合未来的实际发展需求来讲，在原有的仅限于灰度图像处理的基础上，还可以逐步向彩色图像以及立体图像等角度进行转换，这样才可以进一步丰富图像处理技术体系的内容，也可以为相关领域的研发奠定良好基础。

参考文献：

[1]李昊东，庄培裕，李斌.基于深度学习的数字图像篡改定位方法综述[J/OL].信号处理：1-28[2021-12-13].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.2406.TN.20211208.0310.008.html.

[2]邓晨，李宏伟，张斌，许智宾，肖志远.基于深度学习的语义SLAM关键帧图像处理[J].测绘学报，2021，50（11）：1605-1616.

[3]翁子寒.基于深度学习的微光条件下图像增强算法[J].微型电脑应用，2021，37（10）：118-121.

作者简介：姓名：王昕阳，性别：男，民族：汉族，学历：本科，职称：中级，主要研究方向：计算机应用。