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随着大数据时代的到来,一系列深度学习网络结构已在图像处理领域展现出巨大的优势,为了能够及时跟踪深度学习在图像领域的最新发展,文章针对深度学习在图像处理领域的相关研究进行综述。首先介绍深度学习的背景和卷积神经网络的知识,旨在从本质上理解深度学习应用在图像领域的基本模型架构及其优化方法;其次主要在图像识别、取证、检测三个方向上,具体论述深度学习在图像领域多个方向上的演变与发展,其目的在于了解深度学习对具体图像处理问题的最新研究并掌握多种模型或技术;最后指出深度学习在图像领域存在的问题以及对未来的展望。