本研究集中探究卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的应用。研究首先介绍了 CNN 的基 本结构和工作原理，强调了其在图像处理中的优势，如高效的特征识别和图像分类能力。进一步，比 较了传统图像处理技术与 CNN 方法，指出传统技术在处理复杂图像时的限制。重点分析了 CNN 在 图像分类、检测和分割等方面的应用，并探讨了其在特定任务中的实际效果。最后，针对现有 CNN 算法的挑战，探讨了改进方向和新算法创新，如深度学习的应用。此研究为理解和优化基于 CNN 的 图像处理算法提供了深入见解。