高级检索
ENGLISH

一种改进的HED网络及其在边缘检测中的应用

焦安波, 何淼, 罗海波

焦安波, 何淼, 罗海波. 一种改进的HED网络及其在边缘检测中的应用[J]. 红外技术, 2019, 41(1): 72-77.
引用本文: 焦安波, 何淼, 罗海波. 一种改进的HED网络及其在边缘检测中的应用[J]. 红外技术, 2019, 41(1): 72-77.
shu
JIAO Anbo, HE Miao, LUO Haibo. Research on Significant Edge Detection of Infrared Image Based on Deep Learning[J]. Infrared Technology , 2019, 41(1): 72-77.
Citation: JIAO Anbo, HE Miao, LUO Haibo. Research on Significant Edge Detection of Infrared Image Based on Deep Learning[J]. Infrared Technology , 2019, 41(1): 72-77.
shu

一种改进的HED网络及其在边缘检测中的应用

  • 中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁 沈阳 110016;中国科学院光电信息处理重点实验室,辽宁 沈阳 110016;中国科学院大学,北京 100049

  • 中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁 沈阳 110016;中国科学院光电信息处理重点实验室,辽宁 沈阳 110016

  • 中国科学院沈阳自动化研究所

详细信息

  • 中图分类号: TP391

Research on Significant Edge Detection of Infrared Image Based on Deep Learning

摘要

    摘要
  • 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.
    • HTML全文
    • 参考文献(0)
    • 相关文章
    • 施引文献(1)

  • 期刊类型引用(1)

    1. 周兵，吉洪湖. 尾锥冷却对轴对称分开排气系统红外辐射特征的影响. 红外技术. 2016(05): 422-428 . 本站查看

    其他类型引用(0)

    • 资源附件(0)
计量
  • 文章访问数:  141
  • HTML全文浏览量:  18
  • PDF下载量:  25
  • 被引次数: 1
出版历程

目录

摘要
HTML全文
    参考文献(0)
    相关文章
    施引文献(1)
    资源附件(0)

    /

    返回文章
    返回

    版权所有 © 《红外技术》编辑部京ICP备000000000号-1

    本系统由 北京仁和汇智信息技术有限公司 开发  百度统计