相对变分正则化在细胞神经网络边缘检测中的应用

"基于相对变分的边缘检测" 边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的一个核心问题，它涉及到图像的特征提取，对于图像分析、识别和理解至关重要。本文主要探讨了一种新颖的边缘检测方法，该方法结合了相对变分正则化和细胞神经网络（Cellular Neural Network, CNN）算法，旨在更准确地提取图像边缘，同时减少纹理和噪声的影响。 相对变分正则化是一种图像处理技术，用于平滑图像并去除不希望的细节，例如纹理和随机噪声。在边缘检测中，这种平滑处理可以防止边缘检测器误判由纹理或噪声引起的局部强度变化。通过相对变分正则化，图像的微小变化被抑制，而较大的强度突变，即边缘，得以保留。这种方法提高了边缘检测的准确性，特别是在处理包含复杂纹理和噪声的图像时。 细胞神经网络（CNN）是一种并行计算模型，灵感来源于生物神经系统的结构。在边缘检测中，CNN 使用一系列模板来匹配图像的局部特征。标准的CNN算法通常需要预先设定模板参数，这些参数可能需要根据不同的图像条件进行调整。然而，本文提出的算法在不改变CNN模板参数的情况下，先应用相对变分正则化预处理图像，再进行边缘检测，这简化了算法的设计和应用。 实验结果显示，该方法与传统的Canny算法以及基于CNN的其他算法相比，表现出更好的性能。在处理具有复杂纹理和一定噪声的图像时，新算法能更精确地检测出边缘，降低了误检率和漏检率。这表明，结合相对变分正则化的CNN方法在保持算法效率的同时，提高了边缘检测的鲁棒性。 关键词：相对变分、正则化、细胞神经网络、边缘检测、模板参数 这项研究对图像处理领域的贡献在于提供了一种更为有效的边缘检测策略，特别是在处理具有挑战性的图像时。它为机器视觉、图像分析和计算机辅助诊断等应用提供了更可靠的基础，有助于提高整体系统性能。同时，由于不需要调整CNN模板参数，该方法在实际应用中更具普适性和便捷性。