图像处理技术详解：卷积神经网络（CNN）的工作原理

图像处理技术详解：卷积神经网络（CNN）的工作原理

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/106254612

卷积神经网络（CNN）是当前主流的图像处理技术，其核心原理包括卷积运算、激活函数、池化和全连接等环节。本文将从输入图像的矩阵表示开始，逐步介绍CNN的各个组成部分及其计算过程，帮助读者建立对CNN的全面理解。

图像的输入

在计算机中，图像通常以矩阵形式存储。对于彩色图像而言，每个像素点由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个颜色通道组成，每个通道的值范围为0到255。因此，一张64x64像素的彩色图像可以表示为三个64x64的矩阵，分别对应R、G、B三个颜色通道。

卷积神经网络的组成

卷积神经网络主要由以下几部分组成：

1. 卷积层（Convolutional layer）：通过卷积核（kernel）在输入图像上滑动，提取局部特征。随着卷积层的增加，可以提取更复杂的特征。

2. 线性整流层（ReLU layer）：使用ReLU激活函数对卷积层的输出进行非线性变换，增强网络的表达能力。

3. 池化层（Pooling layer）：通过降采样减少特征图的尺寸，同时保留重要信息。常见的池化方式包括最大池化和平均池化。

4. 全连接层（Fully-Connected layer）：将前面提取的特征进行组合，计算最终的分类得分。

计算过程

1. 数据规则化

彩色图像的输入通常先要分解为R（红）G（绿）B（蓝）三个通道，其中每个值介于0~255之间。

2. 卷积运算（Convolution）

卷积运算的主要目的是提取图像的局部特征。在卷积过程中，需要定义以下几个关键参数：

• 深度（depth）：表示卷积核的数量。
• 步长（stride）：卷积核移动的步长。
• 补零（zero-padding）：在图像边缘添加零填充，以控制输出特征图的大小。
• 卷积核（convolution kernel）：用于提取特征的权重矩阵。

卷积运算的过程如图所示，卷积核在输入图像上滑动，计算局部区域的加权和。

3. 激活

卷积运算后，通常会应用ReLU激活函数。ReLU函数具有单侧抑制和稀疏激活性的特点，能够增强网络的非线性表达能力。

4. 池化（Pooling）

池化层的主要作用是降低特征图的维度，减少计算量。常见的池化方式包括：

• 最大池化（Max Pooling）：取局部区域的最大值。
• 均值池化（Mean Pooling）：取局部区域的平均值。
• 高斯池化（Gauss Pooling）：使用高斯模糊的方法。

最大池化的计算过程如图所示：

5. 全连接（Fully-connected layer）

全连接层位于网络的最后阶段，起到“分类器”的作用。它将前面提取的特征映射到样本标记空间，通常使用Softmax函数进行多分类任务。

总结

卷积神经网络经过近30年的发展，已经形成了多个分支，包括加深网络层数的VGG系列、增强卷积模块的NIN网络，以及面向目标检测的R-CNN等。这些发展使得CNN在图像识别、物体检测等领域取得了显著的性能提升。