在Matlab中处理卷积神经网络（CNN）图像，可以通过以下步骤：

加载图像数据：首先，使用Matlab的imread函数加载图像数据。可以通过指定图像文件的路径来加载图像。

预处理图像数据：在CNN中，通常需要对图像数据进行预处理，例如调整图像大小、归一化像素值等。可以使用Matlab的imresize和im2double等函数来完成这些预处理步骤。

加载预训练的CNN模型：Matlab提供了许多预训练的CNN模型，如AlexNet、VGG等。可以使用Matlab的预训练模型函数来加载这些模型。

运行CNN模型以获取特征向量：将预处理后的图像数据输入到加载的CNN模型中，并运行CNN模型以获取图像的特征向量。可以使用Matlab的classify函数来对图像进行分类。

可视化CNN模型的结果：最后，可以使用Matlab的imshow函数显示原始图像和CNN模型的结果，以便查看CNN模型对图像的处理效果。

通过以上步骤，您可以在Matlab中处理卷积神经网络图像并获取相应的结果。