基于深度学习算法的图像边缘增强处理

白玲玲; 韩天鹏

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基于深度学习算法的图像边缘增强处理

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在夜视网络环境或低照度环境下,数字图像的采集和处理容易产生图像噪点增多、细节丢失的问题。而且现有图像边缘增强算法存在识别率差、效率低等问题。基于深度学习网络模型的图像边缘增强算法,依据图像边缘像素点的灰度差异,对原始图像做滤波预处理确定出数字图像的边缘特征,构建深度置信网络模型并定义概率分布函数;基于网络转换和稀疏编码规则融合图像边缘像素的多特征,并在深度置信网络模型输出层加入sigma函数降低迭代训练过程的复杂度,最后提取图像边缘的形态学梯度特征,剔除边缘孤立的特征点,达到敎字图像边缘增强的目的。实验结果表明,增强算法处理后样本图像轮廓清晰,细节特征明显,且在相同的样本条件下迭代训练步数更少,图像边缘处理效果优于传统方案。

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来源
《北部湾大学学报》 |2020年第11期|P.26-3070|共6页
作者
白玲玲; 韩天鹏;
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作者单位

安徽省中共阜阳市委党校教务处安徽阜阳236034;

阜阳师范大学计算机与信息工程学院安徽阜阳236037;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
深度学习; 深度置信网络; 数字图像; 边缘增强; sigma函数;

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