深度学习下的卷积神经网络图像清晰度识别分析

作者：孙明辉

来源：电子元器件与信息技术, 2022, 6(02): 170-172.

DOI：10.19772/j.cnki.2096-4455.2022.2.066

• 深度学习
• 卷积神经网络
• 图像清晰度识别

由于社会经济的持续性发展，再加上信息时代的持续推进，图像已经变成信息传递的一个重要介质。不过，图像在信息采集、传递等方面极易发生失真问题，导致图像内容不能完整、具体、清晰、真实地呈现出来。基于此，卷积神经网络图像识别技术得到广泛应用，其在实现图像清晰度识别等方面具有一定的推动作用。接下来，本研究以实验数据处理为基础，探讨通过深度学习研究法对caffe框架、卷积神经网络等图像清晰度识别的应用原理，然后对其最终的数据进行处理，最后得出实验结论，希望能够通过这一次实验分析，为相关实验人士提供支持与借鉴。