Volume 2,Issue 7
基于深度学习的人工智能图像处理技术研究与应用探索
随着信息技术的飞速发展，人工智能已成为引领新一轮科技革命和产业革命的重要力量，图像处理作为人工智能技术应用的重要领域，也由传统的算法模式进行转型。在数据化时代背景下，图像数据呈现出爆炸式增长的趋势，从医疗影像诊断、自动驾驶视觉感知到遥感监测，对智能决策的需求日益迫切。深度学习技术的发展也为图像处理技术提供了机遇，它凭借多层神经网络的强大特征学习能力，从海量的数据信息中挖掘关键的信息，从而实现对图像的优化处理。基于此，本文对深度学习下的人工智能图像处理技术展开分析和研究，以供参考。
[1] 曾曦琳. 深度学习技术在智能图像处理中的应用 [J]. 集成电路应用, 2024, 41 (12): 397-399.
[2] 生琳,王朝立. 多模态深度学习技术在医疗图像识别中的应用 [J]. 集成电路应用, 2024, 41 (11): 70-73.
[3] 王慧,余沺沺,李雪,等. 人工智能技术在医学图像处理中的应用 [J]. 电子元器件与信息技术, 2024, 8 (10): 83-85+89.
[4] 隆良梁,狄飞. 基于人工智能算法的图像识别与生成研究 [J]. 电子元器件与信息技术, 2024, 8 (09): 86-89.
[5] 聂宇,查琪乐,李成文,等. 陶瓷领域人工智能图像处理的研究进展 [J]. 陶瓷学报, 2024, 45 (04): 670-688.
[6] 马中伟,王涣. 基于人工智能的岩土勘察图像处理与识别技术应用研究 [J]. 产业科技创新, 2024, 6 (03): 75-78.
[7] 周彦伟. 人工智能在计算机科学与技术中的应用与挑战 [J]. 信息记录材料, 2024, 25 (06): 170-172.
[8] 张士良. 人工智能学术知识图谱研究[D]. 大连理工大学, 2024. DOI:10.26991/d.cnki.gdllu.2024.005430.
[9] 杨桥伟,游昊,石恒初,等. 基于人工智能图像深度学习技术的二次回路智能校核系统研究 [J]. 制造业自动化, 2023, 45 (08): 56-58+62.
[10] 张克智,魏国强,冯泽,等. 深度学习技术在智能图像处理中的应用研究 [J]. 现代信息科技, 2021, 5 (10): 15-19+26.