【摘 要】
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边缘检测技术是数字图像处理和计算机视觉中的基本问题。随着深度学习的快速发展,基于卷积神经网络的边缘检测算法已经成为图像处理中的研究热点。经过多年的研究,在强边缘图像上的边缘检测算法已经取得了很好的效果,但是在弱边缘图像上,还存在着某些问题有待解决。因此,本文以改进HED网络为基础,对地震图像边缘检测方法进行研究。首先,对本文涉及到的理论基础知识进行简单介绍。深入研究了基于深度学习的HED网络边缘检
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边缘检测技术是数字图像处理和计算机视觉中的基本问题。随着深度学习的快速发展,基于卷积神经网络的边缘检测算法已经成为图像处理中的研究热点。经过多年的研究,在强边缘图像上的边缘检测算法已经取得了很好的效果,但是在弱边缘图像上,还存在着某些问题有待解决。因此,本文以改进HED网络为基础,对地震图像边缘检测方法进行研究。首先,对本文涉及到的理论基础知识进行简单介绍。深入研究了基于深度学习的HED网络边缘检测方法,对其进行了原理介绍、实验对比及定量分析,总结了HED网络的优缺点。然后,针对HED网络在进行边缘检测时会出现边缘不完整、不光滑等问题,提出一种基于改进HED网络的边缘检测算法。在原网络基础上减少了两个池化层,修改了最后两个侧边输出层中的反卷积层,优化了HED网络模型,提高了侧边输出层的输出精度,并且对损失函数进行优化。相比较HED网络,F-measure提高了2.3%,实验证明改进HED网络的性能得到提升。最后,将改进HED网络应用到弱边缘图像地震图像上。把改进HED网络输出的边缘概率图进行二值化,得到显著性边缘,采用基于匹配滤波的边缘提取方法提取图像的边缘,并与改进HED网络提取的边缘相融合,得到最终结果。该方法能够较大程度的减少非目标的边缘,并且能够有效提取完整和准确的目标边缘。
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