在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）相比传统图像处理技术有哪些优势？并请简述其

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）相比传统图像处理技术有哪些优势？并请简述其工作原理。

卷积神经网络（CNN）相比传统图像处理技术有以下优势：

1. 层级特征表示：CNN能够学习到图像的层级特征表示，通过多个卷积层和池化层提取图像中的不同抽象特征，从而更好地理解图像内容。

2. 参数共享：CNN中的卷积操作采用参数共享的方式，即卷积核在整个图像上进行滑动，从而减少了需要学习的参数数量，降低了模型复杂度。

3. 空间信息的保留：CNN在卷积操作中保留了输入图像的空间信息，而传统的全连接网络会将图像展平丢失了空间结构信息。

4. 自动特征提取：CNN能够自动学习到图像中的特征，而传统图像处理技术需要手动设计特征提取器。

工作原理简述如下：
1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层通过卷积操作提取输入图像的特征，利用一系列卷积核对输入图像进行滤波操作，生成特征图。
2. 激活函数层（Activation Layer）：在卷积层输出后添加激活函数，如ReLU函数，增加网络的非线性表达能力。
3. 池化层（Pooling Layer）：池化层通过降采样操作减小特征图的尺寸，同时保留最重要的特征。
4. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层将池化层输出的特征图展平，并连接到输出层，用于分类或回归任务。
5. 后续可选层：在CNN结构中还可以添加批归一化层、Dropout层等来增强模型的泛化能力。

通过这些层次的操作，CNN能够有效地提取图像的特征并实现图像分类、目标检测等任务。