【摘 要】
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传统图像处理一直以来依赖人工设计的特征,而此类特征仅仅只是对图像中低级别的边缘信息进行描述与表征,对深层次信息难以抽取。深度学习以数据驱动方式,采用一系列的非线性变换,从原始数据中提取多层次多角度特征使获得的特征具有更强的泛化能力和表达能力,在图像处理研究方面开辟了全新方向,从而满足高效图像处理的需求。
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传统图像处理一直以来依赖人工设计的特征,而此类特征仅仅只是对图像中低级别的边缘信息进行描述与表征,对深层次信息难以抽取。深度学习以数据驱动方式,采用一系列的非线性变换,从原始数据中提取多层次多角度特征使获得的特征具有更强的泛化能力和表达能力,在图像处理研究方面开辟了全新方向,从而满足高效图像处理的需求。
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