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基于改进全卷积神经网络的图像单像素边缘提取
被引量:
6
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作者
刘畅
张剑
林建平
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期262-270,共9页
为实现复杂背景图像中高精度边缘的准确提取,提出一种改进的单像素边缘提取算法。在改进的全卷积神经网络中,通过添加辅助输出层与采取多尺度输入的方式初步提取图像多像素边缘,并利用分水岭算法对多像素边缘进行细化重定位,从而获取图...
为实现复杂背景图像中高精度边缘的准确提取,提出一种改进的单像素边缘提取算法。在改进的全卷积神经网络中,通过添加辅助输出层与采取多尺度输入的方式初步提取图像多像素边缘,并利用分水岭算法对多像素边缘进行细化重定位,从而获取图像单像素边缘。磁瓦图像上的应用结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能提取高精度且完整连续的单像素边缘。
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关键词
单像素边缘检测
全卷积神经网络
分水岭算法
距离误差
磁瓦图像
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职称材料
题名
基于改进全卷积神经网络的图像单像素边缘提取
被引量:
6
1
作者
刘畅
张剑
林建平
机构
同济大学机械与能源工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期262-270,共9页
基金
2017年智能制造综合标准化与新模式应用项目“磁性材料智能制造新模式应用”
文摘
为实现复杂背景图像中高精度边缘的准确提取,提出一种改进的单像素边缘提取算法。在改进的全卷积神经网络中,通过添加辅助输出层与采取多尺度输入的方式初步提取图像多像素边缘,并利用分水岭算法对多像素边缘进行细化重定位,从而获取图像单像素边缘。磁瓦图像上的应用结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能提取高精度且完整连续的单像素边缘。
关键词
单像素边缘检测
全卷积神经网络
分水岭算法
距离误差
磁瓦图像
Keywords
single-pixel edge detection
fully convolutional neural network
watershed algorithm
distance error
magnetic tile image
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进全卷积神经网络的图像单像素边缘提取
刘畅
张剑
林建平
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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