Development of Image Processing Based on Deep Learning Algorithm

计算机科学 图像处理 深度学习 人工智能 数字图像处理 领域(数学) 过程(计算) 算法 图像(数学) 数学 纯数学 操作系统
作者
Yanying Zhang,Xiaolin Zheng
标识
DOI:10.1109/ipec54454.2022.9777479
摘要

With the rapid development of computer technology and information technology, the development of deep learning has been greatly promoted, and as the mainstream trend of the development of deep learning, there is a great technological breakthrough in the field of image processing. This paper mainly focuses on the development of image processing technology supported by deep learning algorithm, using particle swarm algorithms, image matching algorithms and deletion strategies to optimize image processing technology, and it is found that each of these methods plays a role in pattern recognition, obtaining deeper meaning of images and deleting unimportant information. Deep learning algorithm enable the processing of a large amount of stored information and ensure the integrity of the image in the process of optimizing image processing.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
kkkim完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
gogo发布了新的文献求助10
3秒前
ywindm发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
cctv18应助稳重的愫采纳,获得10
4秒前
乐糖发布了新的文献求助10
5秒前
xzl完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
木子李发布了新的文献求助10
10秒前
14秒前
15秒前
15秒前
16秒前
whc发布了新的文献求助10
18秒前
zly发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
20秒前
Lucia发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
华西招生版完成签到,获得积分10
22秒前
marongzhi完成签到 ,获得积分10
23秒前
呜辣辣发布了新的文献求助10
25秒前
27秒前
张小鱼发布了新的文献求助10
27秒前
28秒前
海子完成签到,获得积分10
28秒前
一路生花完成签到,获得积分10
31秒前
zhaoxin完成签到 ,获得积分10
33秒前
33秒前
34秒前
ling发布了新的文献求助10
38秒前
39秒前
39秒前
41秒前
rubo完成签到,获得积分10
41秒前
zhouhuyao发布了新的文献求助10
45秒前
云飞扬完成签到,获得积分10
46秒前
Victor发布了新的文献求助10
46秒前
慕青应助张小鱼采纳,获得10
48秒前
高分求助中
One Man Talking: Selected Essays of Shao Xunmei, 1929–1939 1000
Yuwu Song, Biographical Dictionary of the People's Republic of China 700
[Lambert-Eaton syndrome without calcium channel autoantibodies] 520
Sphäroguß als Werkstoff für Behälter zur Beförderung, Zwischen- und Endlagerung radioaktiver Stoffe - Untersuchung zu alternativen Eignungsnachweisen: Zusammenfassender Abschlußbericht 500
少脉山油柑叶的化学成分研究 430
Revolutions 400
Sport in Ancient Times 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2454442
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2126167
关于积分的说明 5414951
捐赠科研通 1854821
什么是DOI,文献DOI怎么找? 922503
版权声明 562340
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 493566