摘要
本项目将深入挖掘深度学习在图像处理方面的优点与局限，并对其进行优化。首先，对图像处理与算法进行了综述，并对 CNN与周期性神经网络这两种常用的深度学习算法进行了较为详尽的阐述。在此基础上，研究基于深度学习的图像分类、分割、目标检测、图像生成、风格迁移等关键技术，并对其在图像分类、分割、目标检测、图像生成、风格迁移等领域的应用效果和限制进行研究。最后，本项目将针对三种典型应用场景，进行试验设计，对深度学习算法的性能进行验证，探索其优化方案。最后，对全文的工作进行了总结，并对未来的研究进行了展望。该课题将充分利用深度学习在自学习、自适应、快速、准确、泛化等方面的优势。但是，目前的深度学习方法在训练资源、训练时间和过拟合等问题上还存在很多不足，限制了其实际应用。针对这一问题，本课题将从数据增强、正则化与迁移学习三个方面展开研究，并开展实验验证。
关键词：深度学习，图像处理算法，优化
目录
摘要 1
1绪论 2
1.1研究背景和意义 2
1.2研究现状与问题 2
1.3研究内容和方法 2
2图象处理的基本理论 2
2.1图象处理的基本原理 2
2.2数字图象处理的理论基础 3
2.3图象处理方法的分级和评估指标 3
3加工方法的设计和实现 3
3.1深度学习的原则和方法 3
3.2卷积神经网络 4
3.3周期神经网络 4
4使用和优化 5
4.1基于深度学习的图像分类和识别 5
4.2基于深度学习的图像分割和物体检测算法 5
4.3基于深度学习的图像产生和风格转移 6
5结语 6
参考文献 6
本项目将深入挖掘深度学习在图像处理方面的优点与局限，并对其进行优化。首先，对图像处理与算法进行了综述，并对 CNN与周期性神经网络这两种常用的深度学习算法进行了较为详尽的阐述。在此基础上，研究基于深度学习的图像分类、分割、目标检测、图像生成、风格迁移等关键技术，并对其在图像分类、分割、目标检测、图像生成、风格迁移等领域的应用效果和限制进行研究。最后，本项目将针对三种典型应用场景，进行试验设计，对深度学习算法的性能进行验证，探索其优化方案。最后，对全文的工作进行了总结，并对未来的研究进行了展望。该课题将充分利用深度学习在自学习、自适应、快速、准确、泛化等方面的优势。但是，目前的深度学习方法在训练资源、训练时间和过拟合等问题上还存在很多不足，限制了其实际应用。针对这一问题，本课题将从数据增强、正则化与迁移学习三个方面展开研究，并开展实验验证。
关键词：深度学习，图像处理算法，优化
目录
摘要 1
1绪论 2
1.1研究背景和意义 2
1.2研究现状与问题 2
1.3研究内容和方法 2
2图象处理的基本理论 2
2.1图象处理的基本原理 2
2.2数字图象处理的理论基础 3
2.3图象处理方法的分级和评估指标 3
3加工方法的设计和实现 3
3.1深度学习的原则和方法 3
3.2卷积神经网络 4
3.3周期神经网络 4
4使用和优化 5
4.1基于深度学习的图像分类和识别 5
4.2基于深度学习的图像分割和物体检测算法 5
4.3基于深度学习的图像产生和风格转移 6
5结语 6
参考文献 6
