一种基于双分支卷积神经网络的红外图像边缘增强方法

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摘要

一种基于双分支卷积神经网络的红外图像边缘增强方法，属于红外无损检测领域和图像处理领域，包括：构建红外无损检测边缘增强专用数据集；设计了一种基于双分支的红外无损检测图边缘增强卷积网络。首先使用红外检测设备采集红外图像，并利用边缘检测得到红外无损检测的边缘图像；将原始图像与对应的边缘图像组成双输入，输入到双通道卷积网络的特征提取模块，将边缘图像网络分支中提取到的信息输入到原始图像分支网络，增化边缘信息，并通过注意力机制重新调整强化后的图像特征。能有效提升红外图像的边缘增强性能，解决了红外图像中边缘模糊的问题，提升了缺陷的可读性。

基本信息

专利标题：

一种基于双分支卷积神经网络的红外图像边缘增强方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112365426A

申请号：

CN202011341892.3

公开（公告）日：

2021-02-12

申请日：

2020-11-25

授权号：

CN112365426B

授权日：

2022-06-07

发明人：

赵文举刘宇航

申请人：

兰州理工大学

申请人地址：

甘肃省兰州市七里河区兰工坪路287号

代理机构：

兰州振华专利代理有限责任公司

代理人：

董斌

优先权：

CN202011341892.3

主分类号：

G06T5/00

IPC分类号：

G06T5/00 G06N3/04 G06N3/08