卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）作为一种强大的图像处理模型，在计算机视觉领域展现出卓越的性能。CNNs通过卷积操作捕捉图像中局部特征，如边缘、纹理和形状，从而能够更准确地识别对象。这种深度学习架构在图像分类、目标检测、图像压缩等多个领域取得了突破性进展，为图像处理提供了高效且灵活的解决方案。本文将从CNN在图像处理中的核心原理、核心优势、典型应用场景以及未来发展趋势等方面展开分析。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。