简介：摘要：随着科技的快速发展，应运而生的互联网技术给现代人们的生活和工作都带来了很大的便利，由于现代的人们都想以最快的速度获得自己想要的信息，所以图片就逐渐代替文字成为信息的主要载体，因此如果我们无法精确的获取图片所包含的内容，那就在很大程度上降低了信息获取的速度，所以如何解决此类问题的出现就显得尤为重要。图像识别技术的普及和应用是现在科技发展的大势所趋，因此研究深度学习在图像识别中的应用变得十分重要。

简介：摘要：近年来，随着社会的进步和科学技术的发展，深度学习已经成为机器学习和人工智能研究的最新趋势之一，并已成为当今社会最热门的研究方向之一。深度学习的发展无论对计算机视觉领域还是对机器学习领域的研究都产生了巨大的影响。如今，新的深度学习技术正在不断诞生。其对大众的生活已经产生了深远的影响。鉴于此，文章对深度学习在图像识别中的应用进行了研究，以供参考。

简介：摘要：本文介绍了传统NAS-RIF算法的原理，针对NAS-RIF算法对噪声敏感的不足，加入正则化参数，改进了NAS-RIF算法，实验结果证明，与传统的复原算法相比，改进后的算法图像复原效果较好，峰值信噪比和复原后的视觉效果较优，图像细节清楚度有所提高，证明了改进算法的有效性。

简介：摘要：计算机图形学与图形图像处理技术是两种完全相同的学科，二者相互独立，却又存在某种密切的内在联系。随着现代社会科学技术的快速发展，计算机图形学与图形图像处理技术之间的界限在实际应用的过程中愈发模糊，本文简要阐述了计算机图形学和图形图像处理技术相关概念，对计算机图形学和图形图像处理技术的实际应用进行深入探究，以期能够进一步探索计算机图形学和图形图像处理技术的应用趋势，为这一领域的发展做出一份贡献。

简介：

简介：摘要：随着国家的快速发展和信息技术的不断进步，人工智能中图像识别技术也在逐渐发展成熟，并被应用到社会的各个领域当中，为各行业的发展提供了许多的便利。尤其在信息处理方面，计算机技术高速准确运算的功能能够为人类减轻不少的负担。在当今社会生产生活的大环境发展下，我们与图像的接触越来越密切。本文对现阶段我国人工智能中图像识别技术的应用情况做出了一定深入的探讨分析，仅供参考。

简介：摘要： 教育是人类发展一直面临的主题，国家的发展是教育，教育的质量和质量决定了国家发展的利弊，教育与国家的未来息息相关，教育培养了国家发展的人才，培养了国家未来发展的后备军，因此，国家在教育方面投入了越来越多的资金，不断改革教育方法，不断优化教学，图像处理教学出现了一些问题。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对高职图形图像处理课程建设思考与实践提出了一些建议，仅供参考。

简介：摘要：在检测动车组在高速运行状态下的故障隐患时经常采用高速拍照的方法获取其运行过程中的照片，然后在将这些照片与正常状态下照片加以对比，研判列车是否存在故障隐患。图像处理技术则是用于切割、提取、增强照片信息的方法，可帮助动车组管理人员更好的发现其中存在的问题，本文分析了主要的图像处理方法。

简介：摘要：变电站中的电气设备的安全运行与保证电网能够安全、高效运行是电网公司的生命线。将智能视频图像识别技术应用于变电站巡视中，自动识别设备状态和异常事件，以机器的巡视的方式替代人工巡视工作，对事故现场的报警信息实时监控，实现了智能巡检、智能维护及智能监管，不但降低了劳动成本，还提升了运维效率。

简介：摘要：随着科技的发展和计算机的普及，社会生产生活发生巨大变革。其中，图像识别技术作为一项先进技术，在众多领域得到应用，并且基于实际需求，引入深度学习原理，模拟人类大脑神经网络学习模式来进行图像识别，使其识别能力和应用能力进一步提升。此外，图像研究在结合互联网技术和大数据技术的基础上，在人脸识别以及动作识别上也取得突出的成绩。可以说，图像识别极大的方便了我们的生活，促进了社会的发展。本文就主要对图像识别技术进行探究，并对深度学习在图像识别中的应用进行了分析。

简介：摘要：基于卷积神经网络的隐写分析能够实现更高维特征的表达，提高检测精度方面取得了突破性的进展。本文首先阐述了隐写分析的历史背景、研究意义和研究现状，然后对隐写分析目前使用的两种主要方法进行了归纳和总结。最后，详细阐述了目前基于卷积神经网络的隐写分析技术存在的不足和面临的威胁，并以此为基础，讨论了下一步隐写分析可能的研究方向。

简介：摘要：随着社会的发展和科技的进步，图像识别技术在各个领域得到了广泛的应用。河长制作为一种有效的河湖管理举措，可以结合图像识别技术来提高其管理效率。本文将从图像识别技术在河长制中的应用，探讨图像识别技术对推进河长制工作的实施的作用。最后，提出了图像识别技术在未来的研究方向，为其发展提供参考和借鉴。

简介：摘要：本文研究了基于人工智能的深度学习的红外图像特征点匹配方法。通过选择合适的数据集和预处理技术，本文设计了卷积神经网络（CNN）架构，并采用特征点匹配算法和特征转换方法进行匹配。通过实验评估和性能比较，结果表明基于深度学习的方法在红外图像特征点匹配方面取得了显著的性能提升。本研究的成果对于红外图像处理和特征点匹配领域具有重要意义。

简介：摘要：本论文深入研究了深度学习模型在图像分类中的核心原理和应用。我们首先介绍了神经网络基础、深度神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的原理，为理解深度学习提供了坚实的基础。然后，我们深入讨论了图像分类应用中的数据预处理、模型训练、性能评估和模型部署。这一研究为研究人员提供了关键的知识和技术，以利用深度学习在图像分类领域取得更好的成果。

简介：摘要：计算机技术在图像处理工作方面很明显有着人类无法比拟的优势。计算机技术可以通过交互式的操作去完成许多复杂的处理工作。这也是信息社会下图像处理必然的发展趋势。传统的图像处理工作非常繁杂，计算机技术的应用可以改变这种状况，它可以显示处理程序过程，能够在同一时间处理大量的图像，完成图像处理相关的编写程序，让图像处理工作生动有趣。对多种图像处理技术进行开发和利用，能够更好地推动完成图像处理的工作。基于此，文章对计算机技术在图像处理中的应用策略进行了研究，以供参考。

简介：摘要：随着人工智能应用在工业领域的深度下沉，轨道交通行业在智能应用、智能运维等领域，通过技术创新助力现车智能化运维，提升车辆自检测、自诊断智能化水平。为增强车载PHM模型可快速移植、可靠、高效部署应用能力，针对视频类数据，以图像识别模型为依托，通过搭建地面验证平台，完成软件系统、模型地面阶段的充分验证。

简介：摘要：将无人机、遥感等新兴技术与桥梁检测紧密结合，推进桥梁现代化、智能化升级势在必行。我国桥梁多，检测需求大， 传统桥梁检测方法难以满足日益增加的检测需求，亟需将无人机遥感检测技术应用于桥梁路面日常维护监测中。受传感设备限制，无人机无法直接获取高分辨率的桥梁路面全景图像，因此需要利用拼接技术进行图像合成。目前，桥梁路面遥感图像拼接技术仍然存在对齐误差、拼接畸变等问题，研究一种能够保持原有桥梁路面特征信息，且适应低空遥感图像特点的拼接方法具有一定的理论意义和实践价值。

简介：摘要：随着工业生产的不断发展，对流量仪表的检测和维护越来越受到重视。然而，传统的流量仪表检测方法存在着诸多问题，如成本高昂、周期长、精度低等问题。因此，如何提高流量仪表检测效率和准确性成为了当前亟待解决的问题之一。在这种情况下，图像处理技术的应用被广泛关注。本文重点研究图像处理在流量仪表检定中的应用，以提高流量计的可靠性和准确性。

简介：摘要：在深度学习技术迅速发展的背景下，各方对图像识别效率及准确率的需求也有所提升。所以，为更好地使用深度学习图像识别算法与分类算法，可运用多层神经网络，对图像信息进行理解及分类，以满足文字识别、人脸识别、物体识别以及车牌识别等场景要求。基于此,本文结合实际思考，首先简要分析了基于深度学习的图像识别与分类算法相关机理，其次阐述了基于深度学习的图像识别与分类算法分析。

简介：摘要：本文提出在光学图像加密处理中应用压缩感知理论，并联合应用双随机相位编码技术，对图像进行多重加密处理。通过应用压缩感知理论创建随机测量矩阵，将其作为密钥，对图像进行加密处理，并利用Arnold变换进行二次加密处理，同时，联合应用4f光学系统进行双随机相位编码，据此对图像进行多次加密，以降低采样数据量，提升密钥响应敏感度，确保能够抵御攻击。