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第93章 图像处理（第3页）

林熠内心一想，不就是图像增强处理吗，根本难不住他，何况脑里装载很多超强的算法技术。

而且，林熠主导研发的一套车辆目标检测系统已经在平昌分局试运行了。

无奈当前这个阶段，炎国国内计算机图像处理水平落后于国外很多。

，！

图像增强处理技术，应用广泛社会市场价值很大。

特别是高难度的算法底层库函数实现上，以及数值运算转换计算机实现有些难度，市面上奇缺这样的软件产品。

代理岛国图像处理产品的商人逐利吗，很现实就想快速捞一把。

图像增强处理实现技术一般采用空间域法和频率域法。

要处理的图像的动态范围大，目标部分色彩暗淡模糊，很难辨认图像的细节。

这种情况一般采用同态滤波来增强图像效果会很好。

上一世，网上开源算法库琳琅满目。

国内很多从业人一般情况是拿来主义和急用主义。

有现成的自己直接用就好了。

这样造就很多从事相关职业的人，只会复制、粘贴、调试三部曲。

还好。

林熠习惯于自己去编写库函数，编程语言一般采用c语言和汇编语言。

林熠脑子里装载丰富的算法模型，还有机器学习、深度学习、强化学习等。

超级软件算法先不谈，暂时用不上。

现在要完成这些内核底层库函数，对于他来说算是轻车熟路，敲键盘输入温习一下而已。

前一阵子，在研究超级算法期间，完成一系列算法库储备。

基本上把自己上一世经历过的算法过了一大半。

其中图像处理占据一大部分，还有目标检测，ocr，图像识别等。

回想上一世计算机算力的体现是在硬件和特征参数数量。

高精度芯片技术，gpu加速技术，几十亿规模的特征参数。

碍于当前gpu硬件支持度不够，gpu高强度的算力技术还未发展起来。

gpu引领深度学习人工智能技术发展，也还未正式兴起。

目前，林熠脑子里经过超级算法武装后，采用另外一种思路。

大规模模型的训练，无需采用几十亿的特征参数，迭代次数和网络层次也做很多优化减调。

只需采用多cpu网格并行计算处理方式，也能达到那种大模型效果。

肖卫国见林熠胸有成竹的样子，满脸露出笑容。

这时，林熠手机响了，肖卫国示意让林熠先接电话。

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