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摘要:
HED 网络(holistically nested edge detection network)被证明是目前用于边缘检测的一种性能较好的深度学习网络,但在实际应用中发现,将该网络用于前下视红外成像制导自动目标识别时,会出现检测出的边缘不完整、不光滑等问题.针对上述问题,对HED 网络进行了改进,在此基础上提出了一种基于改进HED 网络的边缘提取方法.首先,在原网络结构的基础上减少了两个池化层,提高了侧边输出层的输出精度,然后,将改进HED 网络输出的边缘概率图进行二值化,得到显著性边缘区域;最后,采用基于匹配滤波的边缘提取方法提取图像的边缘,并将其与改进HED 网络提取的显著目标边缘相融合,得到最终结果.实验结果表明,该方法能够大幅减少非目标区域的边缘,并且能够有效提取较为完整和准确的目标边缘,为后续红外图像中的目标检测、跟踪与识别奠定了良好的基础.
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文献信息
篇名 一种改进的HED网络及其在边缘检测中的应用
来源期刊 红外技术 学科 工学
关键词 深度学习 HED网络 红外图像 显著性边缘 边缘检测
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 图像处理与仿真
研究方向 页码范围 72-77
页数 6页 分类号 TP391
字数 3725字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗海波 中国科学院沈阳自动化研究所 40 563 13.0 22.0
5 何淼 中国科学院沈阳自动化研究所 6 40 4.0 6.0
14 焦安波 中国科学院沈阳自动化研究所 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习
HED网络
红外图像
显著性边缘
边缘检测
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
红外技术
月刊
1001-8891
53-1053/TN
大16开
昆明市教场东路31号《红外技术》编辑部
64-26
1979
chi
出版文献量(篇)
3361
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13
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30858
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