基于深度學習的圖像處理技術

徐政超

摘要：隨著計算機技術和信息技術的飛速發展，極大地推動了深度學習的發展，作為當前深度學習發展的主流趨勢，人工智能、文字及圖像識別等領域都有著極大地技術突破。智能時代的最大特點就是機器具有自主學習的能力，這是當前和未來科技發展的必然要求。基于此，本文結合具體的技術原理對深度學習應用于圖像處理領域進行了分析，進一步的闡述了深度學習在圖像處理方面的應用，為當前和未來的圖像處理技術的發展提供一定的啟發。

關鍵詞：深度學習;圖像處理;技術原理

中圖分類號：TP391.4 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）05-0222-01

0 引言

當前的時代是科學技術大爆發的時代，人工智能作為當前科學技術發展的最大表現為人們的生產生活帶來了翻天覆地的變化，在帶來便捷的同時，也極大地影響著人們的行為和意識。作為人工智能中機器學習領域的重要命題，深度學習旨在培養機器具有自主學習的能力，在不斷的學習過程中提升解決問題的能力。

1 圖像處理與深度學習

1.1 圖像處理技術

圖像處理作為生產生活中常見的技術問題，是將各種途徑獲得的圖像信息通過一定的技術手段轉化為數學信息，并通過計算機的程序或軟件將數學信息進行一定數據處理的計數過程。當前常利用計算機對圖像進行處理的主要工作內容包括：對圖像采取一定劃分標準分類、對圖像進行壓縮、畫質增強、圖像特征的提取等工作。當前的圖像處理技術可以實現畫質的清晰度的增強以及對圖像內容中的特征物進行識別和提取等功能，這使得當前的圖像處理技術與傳統的圖像處理技術有著極大的區別。當前的圖像處理技術作為人工智能技術應用的重要領域，涉及多學科的交叉，涉及模式識別、機器視覺、多媒體技術等多個領域。這使得在未來圖像識別技術可以成功的應用在指紋識別、車輛檢測等領域，為人們的生產生活提供更多的便捷性。

1.2 深度學習領域

深度學習的發展要得益于人工神經網絡模型的提出和發展，這使得深度學習得以對復雜問題降低維度的狀態下進行處理。所謂深度學習指的是類比于人腦處理問題的模式去分析和解決問題，運用深度學習可完成許多現實問題，例如對于圖像、文字的提取和識別等功能。深度學習因為有著極大的技術功能在近年來發展的較為迅速，各個高技術公司也積極投身到深度學習的研究中去，旨在促進自身的發展[1]。當前深度學習在計算機視覺領域發展的較為完善，也取得了一定的成果。

2 深度學習在圖像處理方面的應用

2.1 深度學習在圖像去噪算法上的應用

作為圖像處理的主要領域之一，圖像去噪有著極大的應用前景。圖像去造主要是為了提高圖像的識別能力，這種識別能力的提高可以是人或者機器。圖像去燥是進行后續圖像識別和處理的前提，這也是當前在醫療和安檢等現實場合應用的熱點。通過從各個途徑獲得的圖像信息，由于不可避免的環境和人為因素的影響，勢必對圖像的質量產生一定的不良影響，圖像質量的影響也會導致圖像進行處理時的難度加大。首先深度采取圖像環節造成的誤差，需要對采取的圖像進行一定的處理，一般是結合一定的圖像除燥的算法將圖像中的噪聲點和干擾點進行去除，這個過程涉及的算法就是基于深度學習的神經網絡模型設計的。當前，一部分研究人員通過研究方案設計，將含有噪聲點的圖像與原圖像進行對比，獲得二者的映射，隨后結合相關的卷積處理方式，降低二者的差異，進而實現噪聲點的去除[2]。還有學者針對低信噪比的圖像處理，提出了相關的解決辦法。運用深度學習中圖像處理的神經網絡模型，并結合卷積算法實現對現實圖像的處理。或者結合數學中最小二乘法搭建一定的算法，實現對圖像的除噪。這兩種除噪的算法在實際的運用環節都可以實現對于圖像的除噪。為了更高效的實現圖像的去燥，有學者利用深度學習技術對圖像隱含層的參數進行感知和提取，結合多層感知器模型實現圖像在高信噪比下的去噪處理。

2.2 深度學習在圖像分類算法上的應用

作為圖像處理的又一主要領域，圖像分類處理主要借助于相關的圖像分類算法對圖像中的區域進行識別和換分、進而對圖像涉及的特征進行提取、最后進行分類器識別等過程。整個圖像分類的關鍵在于對特征的提取，這個步驟的提取質量好壞將直接影響后續圖像信息的分類結果。而借助深度學習可以實現此過程的高性能特征提取，為后續的圖像分類打下堅實的基礎。有學者針對人臉識別的相關問題，構建了一種深度學習的網絡算法，使得人臉在多姿勢下的圖像采集和識別能力得以提升。還有人借助單標記和多標記的圖像進行深度學習在圖像分類上的研究，結合PCA和LDA算法實現對單標記圖像的內容維度的降低，并運用SVM和KNN分類器對圖像內容進行分類，實現單標記圖像降維處理下的優化。而針對多標記圖像，結合最小hausdorff和平均hausdorff兩種不同度量距離的方法，實現對其內容的提取。

2.3 深度學習在圖像增強算法上的應用

圖像增強作為圖像處理的必經階段，旨在提升圖像中的特征區域的特點，進一步提神個整體的效果，進而提升人工或者及其對于特征的識別能力。當前，有學者借助于圖像超分辨率技術并借助深度學習的相關理論知識，實現對于圖像的增強處理。借助于卷積神經和快速神經網絡的相關算法，可以實現圖像分辨率的提升，進而有效的提升視覺效果。近年來的技術突破，極大地促進了深度學習在圖像增強領域的應用。

3 結語

綜合所述，深度學習對于圖像處理技術的發展有著極大的推動作用。其用途主要表現在圖像的去噪、圖像分類及圖像增強等領域，當前和今后的一段時間內深度學習在圖像處理領域的研究重點就在于此。

參考文獻

[1] 李勝旺，韓倩.基于深度學習的圖像處理技術[J].數字技術與應用，2018（9）：65-66.

[2] 李傳朋，秦品樂，張晉京.基于深度卷積神經網絡的圖像去噪研究[J].計算機工程，2017（03）：253-260.