深度學習在圖像處理領域的綜合應用

摘要：隨著大數據時代，對當前社會生產生活產生的影響越來越大，落實好技術體系的創新，已經成為了各行各業發展的關鍵任務，而文章建立在深度學習這一技術體系的層面，綜合圖像處理領域的實際應用情況展開分析，落實好深度學習綜合概念的解析，可以為圖像處理，技術研發奠定良好基礎，同時在實際應用過程中圖像識別、圖像取證、圖像檢測等領域都可以應用深度學習技術，這可以進一步推動圖像處理領域的高質量發展，也可以打造具備現代化價值的技術體系。

關鍵詞：深度學習;圖像處理;綜合應用

在大數據時代，數字圖像處理的技術已經逐步發展成熟，這其中及時的打造智能化的圖像處理體系，落實好處理任務的優化創新，已經成為了多方關注的重點。因此建立在理論分析法以及文獻研究法律基礎上，綜合深度學習，在圖像處理領域的實際應用情況進行闡述，不僅是文章論述的重點，也是進一步為圖像處理技術創新提供有效途徑的關鍵研究課題。

1、基礎理論分析

1.1深度學習

從本質角度上來講，深度學習是建立在機器學習的基礎上，利用計算機技術打造深層次的分析方法，能夠在數據中進行多層次特征的提取。其主要方式為數據驅動，可以利用非線性變換的方式，從原始的數據中提煉出多層次以及多角度的特征，這樣可以進一步提升原有特征表現的泛化能力以及表達能力[1]，對于滿足當前圖像處理的高精度需求來講，有一定的應用價值。

1.2理論概念

神經網絡架構是圖像識別與深度學習相融合的最早技術體系從本質上來講是建立在三個基礎層次的層面落實的層堆疊方式。首先是卷積層，主要負責提取相關特征。其優勢在于能夠將兩個相鄰項數之間的局部關系提取出來，同時也可以針對圖像進行平移、旋轉以及尺度變換。

其次為池化層，這一層次主要是針對卷積層處理的結果進行壓縮，進一步縮小原有的特征圖樣簡化具體的計算流程，另一方面也可以實現具體特征的精簡，提取關鍵的特征，降低特征表達維度。

再次為全連接層主要指的是將所有提取出來的特征進行連接，然后將最終的結果輸送給分類器，進行下一階段的處理。

2、圖像取證與深度學習的融合

圖像處理的整個周期主要涉及到了圖像獲取、編碼以及編輯這三個階段，而圖像取證是建立在以上三個周期的基礎上，分析其留下的固有痕跡，通過這些痕跡理解和進一步分析圖像的實際操作歷史[2]。這一個步驟能夠為整體的圖像分析以及圖像處理領域提供有效的保障，一系列的操作歷史以及相關遺留痕跡，可以成為后續技術優化的重要依據。

而綜合深度學習與圖像取證之間的融合情況來看，當前已經存在了諸多的學術研究，例如有學者建立在深度學習模型的基礎上，與相機原取證進行融合，可以結合不同相機留下的指紋特性分析Alexnet網絡結構的簡單深度學習模型，實現基礎的分類，能夠全面提升94%以上相機分類的準確率。

另外圖像取證和圖像識別的差異主要在于圖像識別是針對圖像內容之間的差異進行區分，往往可以通過肉眼進行判斷，而圖像取證則是建立在微弱信號的基礎上實現操作指紋的區分，其形態差異難以利用，肉眼進行識別，因此針對圖像取證問題不能利用常規的深度學習模型進行分析，而是要在原有基礎上進行優化，比如有學者建立在Alexnet網絡結構的基礎上，添加了預處理層，能夠進一步將想要獲取的指紋特征進行放大。這和原有深度學習模型的精準度相比，提升了7.22%左右，因此有了更好的特征提取以及分類的價值。

以上這種模式在當前大部分的圖像取證中都有應用，但是為了進一步實現流程和結構的簡化，還可以進行針對性的創新，比如將預處理與網絡結構進行整合，將第1層的卷積核利用空間覆膜型濾波器進行初始化處理，在保留原有性能的基礎上具備預處理功能，這樣也可以有效提升整體模型的應用價值以及靈活性，簡化了原有的流程。

3、圖像檢測與深度學習的融合

圖像檢測是建立在圖像識別基礎上進行的深度挖掘，不僅要了解其中的具體物體以及相關信息，還需要定位物體位于圖片的某個位置，這其中多模塊堆疊技術是常規的網絡模型，與圖像取證之間的部分原理有一定的交互性，在最初的研究過程中，主要由4個模塊組成，具體的流程如下：首先針對每一張圖片進行候選區域的劃定，這一過程由SelectiveSearch算法來完成;對每個候選區域，使用深度學習技術提取特征;將特征送入每一類的SVM分類器，判別是否屬于該類;使用線性回歸器精細修正候選框位置[3]。

從中可以發現，深度學習在圖像檢測中的實際應用往往是特征提取，雖然整體流程較為簡單，但是可以為圖像處理領域的技術體系研發提供更多的可能性。例如后期有學者曾經建立在原有特征提取的基礎上，研發出了fastRCNN模型以及fasterRCNN模型。正弦模型建立在最初特征提取的基礎上，還能夠實現模塊的融合，從而提升網絡訓練時的束縛力度能夠進一步減小損失，也可以全面推動深度學習網絡體系的應用價值進行拓展。

結束語：

綜上所述，在當前的圖像處理領域利用深度學習，組建最基礎的處理框架，實現技術體系的融合，進一步發揮卷積神經網絡的實際應用價值，不僅能夠提升圖像處理以及圖像檢測的有效性，還可以為后續的技術體系研發提供有效保障。而綜合未來的實際發展需求來講，在原有的僅限于灰度圖像處理的基礎上，還可以逐步向彩色圖像以及立體圖像等角度進行轉換，這樣才可以進一步豐富圖像處理技術體系的內容，也可以為相關領域的研發奠定良好基礎。

參考文獻：

[1]李昊東，莊培裕，李斌.基于深度學習的數字圖像篡改定位方法綜述[J/OL].信號處理：1-28[2021-12-13].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.2406.TN.20211208.0310.008.html.

[2]鄧晨，李宏偉，張斌，許智賓，肖志遠.基于深度學習的語義SLAM關鍵幀圖像處理[J].測繪學報，2021，50（11）：1605-1616.

[3]翁子寒.基于深度學習的微光條件下圖像增強算法[J].微型電腦應用，2021，37（10）：118-121.

作者簡介：姓名：王昕陽，性別：男，民族：漢族，學歷：本科，職稱：中級，主要研究方向：計算機應用。