基于梯度掩模的边缘细化算法提升边缘连续性

本文主要探讨了一种基于梯度掩模滤波的边缘细化算法，针对现有卷积神经网络（CNN）边缘检测方法存在的问题，如边缘概率图细化后可能出现边缘丢失和间断现象。该算法旨在通过改进边缘检测的精度和连续性。 首先，算法的关键在于利用Canny边缘检测算法的双阈值方法来区分高梯度和低梯度区域。高梯度区域代表边缘强度较大，因此在边缘概率图上进行增强处理，以便更好地突出这些边缘像素。另一方面，低梯度区域则被认为是噪声或非边缘部分，因此对其进行滤波削弱，以减少不必要的边缘响应。 在滤波过程中，梯度掩模起到了关键作用，它根据像素的梯度信息来决定是否保留或抑制其在边缘概率图中的表现。这种方法有效地避免了过度细化导致的边缘断裂，同时保留了边缘的连续性。 最后，非极大值抑制步骤被应用到边缘概率图上，这一过程用于消除可能由滤波产生的多个局部极大值点，确保输出的边缘图只包含单个响应，即符合单边缘响应准则。通过这种方式，边缘细化算法能够生成更加精确和连贯的边缘图像。 实验结果显示，相比于传统的边缘检测方法，基于梯度掩模滤波的边缘细化算法在保持边缘完整性的同时，提高了边缘检测的准确性和一致性。这在图像处理，特别是那些对边缘质量有高要求的应用中，如图像分割、物体识别等，具有显著的优势。 总结来说，本文介绍了一种有效的边缘细化策略，它结合了深度学习的边缘检测能力与传统滤波技术，通过梯度掩模和双阈值方法，优化了边缘检测的性能，特别是在边缘连续性和响应准确性方面。这为提高图像分析和处理的质量提供了新的思路和技术支持。