基于CNN的灰度图像边缘检测算法研究

本文主要探讨了基于卷积神经网络(CNN)的灰度图像边缘检测技术，针对图像处理领域中边缘检测的重要性和广泛应用进行了深入研究。边缘检测作为图像处理的基础特征，对于图像分析、特征描述、识别、分割、增强和压缩等方面具有关键作用，特别是在模式识别、计算机视觉和制导等领域中，边缘检测的性能直接影响到算法的精度和效率。 作者王康泰，以浙江工商大学信号与信息处理专业硕士的身份，针对边缘检测的传统方法进行评估。论文首先回顾了边缘检测的基本概念和算法，包括经典的边缘检测算法如Sobel、Canny等，着重分析了这些方法的速度和抗噪性能。文章指出，虽然传统方法在某些场景下表现出色，但存在速度慢和对噪声敏感的问题。 针对这些问题，论文提出了新颖的边缘检测方法。其中，一种基于灰色关联度的检测方法利用像素点与其周围区域像素的分布规律比较，以判断是否为边缘点，结果显示这种方法在提高检测准确性和抵抗噪声方面有显著优势。此外，作者还借鉴信息论中的熵概念，提出了一种基于局部熵的边缘检测方法，利用灰度变化与信息量的关系来区分边缘和噪声，表现出良好的抗speckle和椒盐噪声性能。 进一步，论文引入了模糊熵的概念，结合边缘像素的幅度结构特性和方向特性，设计了一种新的边缘检测方法。这种方法能够有效识别出具有有序灰度分布、方向性和结构性的图像边缘，具有很高的抗噪能力，特别适用于弱边界检测。 关键词包括边缘检测、图像处理、灰色系统、灰色关联度、局部熵和模糊熵，突显了论文的核心研究内容。这篇文章不仅总结了现有技术，而且创新性地引入了新的边缘检测策略，旨在提升图像处理中的边缘检测精度和鲁棒性，为计算机视觉和图像分析领域的实际应用提供了有价值的研究成果。