卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用非常广泛，这些应用基于CNN能够有效地从原始像素数据中提取和识别出复杂的图像特征。以下是一些CNN在图像处理中的常见应用：

图像分类：CNN在图像分类任务中表现出色，可以识别图像中的对象并将其分类为预定义的类别。例如，它们可以用于识别照片中的动物、植物、建筑等。在更具体的场景中，CNN也用于医疗图像分析，如识别X光片或MRI扫描中的肿瘤或其他异常。

目标检测：除了分类整个图像，CNN还可以用于在图像中定位并识别特定对象。这通常通过在一个大的图像区域上滑动一个小网络（如滑动窗口方法）或使用更高级的技术（如Faster R-CNN或YOLO）来实现。