一种基于自编码神经网络的图像边缘提取方法及系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于自编码神经网络的图像边缘提取方法及系统。方法包括：将原图像输入至自编码神经网络，在该网络的损失函数监督下训练输出边缘弱化图像；对原图像与边缘弱化图像进行差分得到差值图像，利用边缘强化系数对差值图像进行增强得到边缘强化图像；通过在自编码神经网络的损失函数中加入边缘弱化系数对该网络进行训练，最终实现多场景下图像的边缘提取。相较于现有技术，该网络不但有满意度较高的边缘提取效果，而且对各种图像场景有很好的适应能力，可实现对多种图像场景的边缘提取功能。
基本信息
专利标题 ：
一种基于自编码神经网络的图像边缘提取方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612489A
申请号 ：
CN202210254460.1
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
师后龙
申请人 ：
徐州科悦电子科技有限公司
申请人地址 ：
江苏省徐州市丰县经济开发区高新技术产业园标准厂房22#楼
代理机构 ：
江苏长德知识产权代理有限公司
代理人 ：
周艺
优先权 ：
CN202210254460.1
主分类号 ：
G06T7/12
IPC分类号 ：
G06T7/12 G06T7/13 G06T5/00 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/50
通过使用多于一幅图像的，例如平均、减少
G06T7/12
边缘分割
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
