【摘 要】
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边缘检测是将图像中的突变的重要信息提取出来的过程,是计算机视觉领域研究热点。传统的Sobel、Prewitt、Canny等算子曾具有广泛的应用,但是这些算子只考虑到图像局部信息的急剧变化,很难应用在较为复杂的场景。近几年来,随着深度学习的快速发展,国内外学者们尝试使用卷积神经网络来提高边缘检测的效果,因而边缘检测的方法也越来越多。但是现有的边缘检测方法存在检测结果粗糙,边缘像素定位不够准确的问题。
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边缘检测是将图像中的突变的重要信息提取出来的过程,是计算机视觉领域研究热点。传统的Sobel、Prewitt、Canny等算子曾具有广泛的应用,但是这些算子只考虑到图像局部信息的急剧变化,很难应用在较为复杂的场景。近几年来,随着深度学习的快速发展,国内外学者们尝试使用卷积神经网络来提高边缘检测的效果,因而边缘检测的方法也越来越多。但是现有的边缘检测方法存在检测结果粗糙,边缘像素定位不够准确的问题。针对这一问题,本文使用VGG-16作为主干网络,提出了两种边缘检测算法。同时,针对边缘检测任务中存在的样本分布不均衡的问题,本文对损失函数进行了优化,具体来说,完成了以下工作:（1）提出的算法一采用多尺度特征融合的网络结构。该算法包括特征提取网络、特征金字塔网络和侧边输出网络三部分。其中,特征提取网络由全卷积主干网络和注意力模块组成。在特征金字塔网络当中,针对边缘检测任务,本文提出了一种新的特征融合方法,对多尺度特征进行压缩融合,进一步提升特征表达能力。侧边输出网络负责分层级输出多个边缘图,最后输出的结果为上述不同边缘图片的融合。此外,该算法通过在损失函数中引入Dice损失,进一步指导网络输出精细化边缘。（2）提出的算法二采用编解码器的网络结构。该算法包括全卷积编解码器主干网络、残差连接单元和精细化子网络三部分。全卷积编解码器采用对称结构,并在编解码过程中引入残差连接。残差连接单元采用空洞卷积,扩大了深层网络的感受野。精细化子网络通过短路连接精细化图像边缘。此外,该算法通过在损失函数中引入SSIM损失,有效的缓解了类间不平衡的问题。为了验证提出的算法的有效性,本文在公开数据集BSDS500进行了大量实验,并且与经典的边缘检测算法进行了对比。其中,算法一在BSDS500数据集上达到了ODS=0.789,OIS=0.804的精度,算法二达到了ODS=0.803,OIS=0.822的精度。此外,检测速度方面,算法一的检测速度为30fps,算法二的检测速度为28fps,两种算法都能较好的满足实时性的要求。最后,本文创造性的将边缘检测算法与火灾定位问题相结合,可以比较准确的实现对特定场景下的起火点定位,对火灾安全领域具有启发意义。
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