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1、一种基于CNN模型的深度学习方法,职称论文内容摘要：随着人工智能技术的飞速发展，图像处理已成为人工智能的重要功能之一。文章扼要介绍了一种计算机视觉算法和图像处理方式方法，并提出了一种基于计算机视觉算法的图像处理框架，并讨论了机器视觉系统的真实性，其目的是扭曲真实的三维显示。针对智能交互问题，设计了基于ARM处理器的循证计算机显示系统，利用快速投影仪投影及其横向传播进行三维重建。确定畸变图像的数学模型，提出一种基于CNN模型的深度学习方式方法。在项目经过中实现畸变图像的实时校正，实验结果表示清楚，该系统修复效果明显，体积小，成本低，远离视界，人性化，人机交互能力强。 本文关键词语：计算机； 视觉
2、算法； 图像处理； 目录 1计算机视觉算法与图像处理技术概述 1 1.1计算机视觉算法 2 1.2图像处理技术 2 2图像畸变矫正算法 3 2.1畸变矫正的经过 4 2.2畸变图像处理 4 3框架分析与系统实现 5 4结束语 6 文内图表 7 图1真三维立体显示 7 图2纠正失真的步骤 7 图3畸变图像 7 图4基准图像 7 以下为参考文献 8 作为传统的2D屏幕，它只能显示包含投影对象或场景的一页。不能知足人们对影像显示的现实需求。3D是当今世界很多国家/地区开发的新一代视频技术，诸如20世纪中叶的3D复制和全息图重新设计之类的技术网络，20世纪后期的数字技术，诸如LCD的数字显示器，游戏开
3、发和广泛应用以及LCD屏幕。为了实现强大的显示和连续工作，实际的3D显示技术意味着将显示图像的每个3D轴放置在3D对象中，在合理的空间中放置正确的位置，每个发声体的亮度和颜色都能够考虑成比例在实际的3D显示系统上管理，开创建立3D空间图像；其他现有的3D原型需要外部视觉支持，无法知足要求。图1是3D视图示意图。 图1 真三维立体显示 该技术已做生意业化并开场进入国内市场，视觉三维屏幕，它是实心的，角度很小无法进入360 。在这里基础上，尝试帮助用户使用360/236,surround shop 提出了基于BP的文献，与很多方式方法相比，神经网络能够对投影图像进行失真，固然数据模型有很好的修复效
4、果，但是这种方式方法准确性低，种类繁多，实时性差。本文提出了一种真正的三维计算机显示系统。与传统的多项式方式方法不同，基于CNN的深度环算法能够实时校正图像失真，与BP神经网络相比，具有更高层次的精度和推广性。 1 计算机视觉算法与图像处理技术概述 1.1 计算机视觉算法 计算机视觉算法是图像处理的数学模型。它是一种基于成像理论的人工智能技术。作为实现此目的的一种方式，视觉算法能够具有其他信息。图像解译是一个复杂的经过，仅凭图像本身的计算很难完全理解所有图像，根据图像的类型，尝试使用物理概率模型对图像进行分析，最终构成计算机视觉算法。 1.2 图像处理技术 图像处理技术是利用计算机来处理图像信
5、息，对于几何图像，图像本身必须由点、线、面、颜色和其他元素组成。在计算机中，假如能够将图像的像素理解为像素，则能够解析，重新排列和自定义图像中的像素位置，以生成各种图形例如处理。当前，能够根据图像管理，图像加强和复原，图像编码，图像分割，图像分析等形式来划分图像处理技术。 2 图像畸变矫正算法 2.1 畸变矫正的经过 DLP垂直投影屏幕的垂直放大随着视场大小的变化而变化，在半透明和半垂直屏幕的两侧以像素为单位返回，并且导致图像几何变形的偏移，必须通过图像处理噪声进行校正。几何校正是指消除失真图像，防止失真以及恢复正常图像以显示图像的经过。几何校正能够防止几何覆盖率等于覆盖率。 由于接触散射对图
6、像失真的影响很小，因而应考虑辐射的构成和接触散射。DLP投影仪产生的辐射基本上等同于光纤畸变。对于反向电视系统，视频空间中的行为空。一般而言，穿过对称中心的线不是等效的直线。因而，在校正光纤之前，必须找到对称中心几何畸变的通用校正方式方法。步骤如此图2所示。 图2 纠正失真的步骤 一般失真是曲线的局部失真，线误差是失真图像和非失真图像之间的关系。传统上，对多项式矩阵的平方求逆的方式方法有时不是描绘叙述复杂的失真形式。因而，假如很多日期类型需要转换为不容易编程的较大数组，则提出了一种基于BP神经系统的新方式方法。与传统的多项式方式方法相比，该方式方法能够校正图像的几何畸变，大大提高了精度和准确度
7、系数。 扭曲的图像源自神经系统。与BP神经系统相比，重力网络的构造与生物神经系统相比增加了复杂的网络模型和权重数量，但可见度大大提高，并且复杂性强。图3、4是失真图和参考图。 图3 畸变图像 图4 基准图像 2.2 畸变图像处理 传统的神经系统CNN是人工神经系统，已经成为当下语言的等效语言。分析和研究被称为成像领域。与BP的神经系统相比，内聚神经系统具有更复杂的网络，但它支持存在更多的网络层，但连接性较低。由于体重分布的特点，学习困难并未大大改善，Multi的并行连接使其十分合适成像部门。假如网络输入是多维的，则此选项更好。为了清楚起见，能够将图像直接用作网络的输入，因而在传统的辨别算法中使
8、用复杂的方式方法来提取和重建数据。权重分配提供有效的学习算法，训练量大大减少。它具有良好的功能并解决了图像辨别问题。与图像正常的神经系统相比，神经系统增加了。变化层和累积层能够避免图像处理的明显失真和间接失真操作。 3 框架分析与系统实现 基于计算机视觉算法的图像处理框架，从计算机的角度来看，图像处理器实际上使用图像标记器来更改图像信号，计算机处理文本信号，执行数字信号处理和信号缩放。这种新的综合方式方法能够使胶片到达所需的效果。在寻找2D数字图像时，技术内容主要是像素的使用。系统提供一个数据集，包括数据采集输入，图像处理命名，更新，图像提取截断，快速彩色和条形图功能，图像分析控制/划分和高级
9、功能。这些链接包含计算机系统中的所有图像处理经过，但是有很多图像处理方式方法，这就是为什么某些帧存储在不同的图像处理方式方法中的原因。该系统能够从街上的摄像机收集监视照片，以视觉信号的形式将图像发送到系统，接收主系统图像，然后准备图像，分离操作并处理外部问题。 4 结束语 本文将高速投影仪和横向网格放大，实现了以伺服控制技术为核心的计算机显示系统。该方式方法新颖，成本低，视角宽。通过增加一个人体摄像机来描绘叙述能够操纵三维图像的人体运动，能够增加真实的三维显示系统和人机交互，提出了一种基于神经系统旋转的畸变图像实时校正方式方法。实验结果表示清楚，与多项式模型和BP神经系统相比，其修复效果更好，
10、并且翘曲神经模型具有较高的持久性和较强的泛化能力，非常合适用于成像。简而言之，计算机视觉算法在图像处理中起着重要作用。我们必须对基于计算机视觉算法的图像处理框架有充分的了解，并能够根据实际需求设计计算机视觉系统，以便图像处理技术在实际应用中发挥更大的作用。 以下为参考文献 1刘海玲。基于计算机视觉算法的图像处理技术J.计算机与数字工程，2022,4703：672-677. 2王一帏。深度学习分类网络研究及其在计算机视觉中的应用J.通讯世界，202203：195-196. 3张棋，陈朝伟，熊锴。机器学习在计算机视觉处理中的应用J.数码世界，202206：56. 4 朱兆凝。计算机图形图像处理技术在视觉传达系统中的应用J.科教诲刊电子版，202211：277.