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基于深度学习的图像边缘检测算法综述
李翠锦, 瞿中
《计算机应用》唯一官方网站
2020, 40 (11):
3280-3288.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020030314
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,也是图像分割、目标检测与识别等多种中高层视觉任务的基础。近几年来,针对边缘轮廓线过粗以及检测精度不高等问题,业内提出了谱聚类、多尺度融合、跨层融合等基于深度学习的边缘检测算法。为了使更多研究者了解边缘检测的研究现状,首先,介绍了传统边缘检测的实现理论及方法;然后,总结了近年来基于深度学习的主要边缘检测方法,并依据实现技术对这些方法进行了分类,对其涉及的关键技术进行分析,发现对多尺度多层次融合与损失函数的选择是重要的研究方向。通过评价指标对各类方法进行了比较,可知边缘检测算法在伯克利大学数据集(BSDS500)上的最优数据集规模(ODS)经过多年研究从0.598提高到了0.828,接近人类视觉水平。最后,展示了边缘检测算法研究的发展方向。
参考文献 |
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