深度學(xué)習(xí)在圖像處理領(lǐng)域的綜合應(yīng)用

摘要：隨著大數(shù)據(jù)時代，對當(dāng)前社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生的影響越來越大，落實(shí)好技術(shù)體系的創(chuàng)新，已經(jīng)成為了各行各業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵任務(wù)，而文章建立在深度學(xué)習(xí)這一技術(shù)體系的層面，綜合圖像處理領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用情況展開分析，落實(shí)好深度學(xué)習(xí)綜合概念的解析，可以為圖像處理，技術(shù)研發(fā)奠定良好基礎(chǔ)，同時在實(shí)際應(yīng)用過程中圖像識別、圖像取證、圖像檢測等領(lǐng)域都可以應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，這可以進(jìn)一步推動圖像處理領(lǐng)域的高質(zhì)量發(fā)展，也可以打造具備現(xiàn)代化價值的技術(shù)體系。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí);圖像處理;綜合應(yīng)用

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)字圖像處理的技術(shù)已經(jīng)逐步發(fā)展成熟，這其中及時的打造智能化的圖像處理體系，落實(shí)好處理任務(wù)的優(yōu)化創(chuàng)新，已經(jīng)成為了多方關(guān)注的重點(diǎn)。因此建立在理論分析法以及文獻(xiàn)研究法律基礎(chǔ)上，綜合深度學(xué)習(xí)，在圖像處理領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用情況進(jìn)行闡述，不僅是文章論述的重點(diǎn)，也是進(jìn)一步為圖像處理技術(shù)創(chuàng)新提供有效途徑的關(guān)鍵研究課題。

1、基礎(chǔ)理論分析

1.1深度學(xué)習(xí)

從本質(zhì)角度上來講，深度學(xué)習(xí)是建立在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)打造深層次的分析方法，能夠在數(shù)據(jù)中進(jìn)行多層次特征的提取。其主要方式為數(shù)據(jù)驅(qū)動，可以利用非線性變換的方式，從原始的數(shù)據(jù)中提煉出多層次以及多角度的特征，這樣可以進(jìn)一步提升原有特征表現(xiàn)的泛化能力以及表達(dá)能力[1]，對于滿足當(dāng)前圖像處理的高精度需求來講，有一定的應(yīng)用價值。

1.2理論概念

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是圖像識別與深度學(xué)習(xí)相融合的最早技術(shù)體系從本質(zhì)上來講是建立在三個基礎(chǔ)層次的層面落實(shí)的層堆疊方式。首先是卷積層，主要負(fù)責(zé)提取相關(guān)特征。其優(yōu)勢在于能夠?qū)蓚€相鄰項(xiàng)數(shù)之間的局部關(guān)系提取出來，同時也可以針對圖像進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)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(jié)果進(jìn)行壓縮，進(jìn)一步縮小原有的特征圖樣簡化具體的計(jì)算流程，另一方面也可以實(shí)現(xiàn)具體特征的精簡，提取關(guān)鍵的特征，降低特征表達(dá)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(jìn)行連接，然后將最終的結(jié)果輸送給分類器，進(jìn)行下一階段的處理。

2、圖像取證與深度學(xué)習(xí)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(chǔ)上，分析其留下的固有痕跡，通過這些痕跡理解和進(jìn)一步分析圖像的實(shí)際操作歷史[2]。這一個步驟能夠?yàn)檎w的圖像分析以及圖像處理領(lǐng)域提供有效的保障，一系列的操作歷史以及相關(guān)遺留痕跡，可以成為后續(xù)技術(shù)優(yōu)化的重要依據(jù)。

而綜合深度學(xué)習(xí)與圖像取證之間的融合情況來看，當(dāng)前已經(jīng)存在了諸多的學(xué)術(shù)研究，例如有學(xué)者建立在深度學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)上，與相機(jī)原取證進(jìn)行融合，可以結(jié)合不同相機(jī)留下的指紋特性分析Alexnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的簡單深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)的分類，能夠全面提升94%以上相機(jī)分類的準(zhǔn)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(nèi)容之間的差異進(jìn)行區(qū)分，往往可以通過肉眼進(jìn)行判斷，而圖像取證則是建立在微弱信號的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)操作指紋的區(qū)分，其形態(tài)差異難以利用，肉眼進(jìn)行識別，因此針對圖像取證問題不能利用常規(guī)的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行分析，而是要在原有基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，比如有學(xué)者建立在Alexnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，添加了預(yù)處理層，能夠進(jìn)一步將想要獲取的指紋特征進(jìn)行放大。這和原有深度學(xué)習(xí)模型的精準(zhǔn)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(dāng)前大部分的圖像取證中都有應(yīng)用，但是為了進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)流程和結(jié)構(gòu)的簡化，還可以進(jìn)行針對性的創(chuàng)新，比如將預(yù)處理與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行整合，將第1層的卷積核利用空間覆膜型濾波器進(jìn)行初始化處理，在保留原有性能的基礎(chǔ)上具備預(yù)處理功能，這樣也可以有效提升整體模型的應(yīng)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(xué)習(xí)的融合

圖像檢測是建立在圖像識別基礎(chǔ)上進(jìn)行的深度挖掘，不僅要了解其中的具體物體以及相關(guān)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(shù)是常規(guī)的網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行候選區(qū)域的劃定，這一過程由SelectiveSearch算法來完成;對每個候選區(qū)域，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)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(xì)修正候選框位置[3]。

從中可以發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)在圖像檢測中的實(shí)際應(yīng)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(lǐng)域的技術(shù)體系研發(fā)提供更多的可能性。例如后期有學(xué)者曾經(jīng)建立在原有特征提取的基礎(chǔ)上，研發(fā)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(chǔ)上，還能夠?qū)崿F(xiàn)模塊的融合，從而提升網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時的束縛力度能夠進(jìn)一步減小損失，也可以全面推動深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)體系的應(yīng)用價值進(jìn)行拓展。

結(jié)束語：

綜上所述，在當(dāng)前的圖像處理領(lǐng)域利用深度學(xué)習(xí)，組建最基礎(chǔ)的處理框架，實(shí)現(xiàn)技術(shù)體系的融合，進(jìn)一步發(fā)揮卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)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(xù)的技術(shù)體系研發(fā)提供有效保障。而綜合未來的實(shí)際發(fā)展需求來講，在原有的僅限于灰度圖像處理的基礎(chǔ)上，還可以逐步向彩色圖像以及立體圖像等角度進(jìn)行轉(zhuǎn)換，這樣才可以進(jìn)一步豐富圖像處理技術(shù)體系的內(nèi)容，也可以為相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)奠定良好基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

[1]李昊東，莊培裕，李斌.基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)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(yuǎn).基于深度學(xué)習(xí)的語義SLAM關(guān)鍵幀圖像處理[J].測繪學(xué)報，2021，50（11）：1605-1616.

[3]翁子寒.基于深度學(xué)習(xí)的微光條件下圖像增強(qiáng)算法[J].微型電腦應(yīng)用，2021，37（10）：118-121.

作者簡介：姓名：王昕陽，性別：男，民族：漢族，學(xué)歷：本科，職稱：中級，主要研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用。