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A novel neural network approach for image edge detection

机译:一种新颖的神经网络图像边缘检测方法

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摘要

In this work a new method for image edge detection based on multilayer perceptron (MLP) is proposed. The method is based on updating a MLP to learn a set of contours drawn on a 3×3 grid and then take advantage of the network generalization capacity to detect different edge details even for very noisy images. The method is applied first to Gray scale images and can be easily extended to color ones. Simulations on synthetic and real image show much promised results in term of precision and localization. Moreover the method works well even for very low contrast images for which other edge operators fail.
机译:在这项工作中,提出了一种基于多层感知器(MLP)的图像边缘检测新方法。该方法基于更新MLP,以学习在3×3网格上绘制的一组轮廓,然后利用网络泛化能力来检测不同的边缘细节,即使是非常嘈杂的图像。该方法首先应用于灰度图像,并且可以轻松扩展到彩色图像。对合成图像和真实图像的仿真在精度和定位方面显示出可喜的结果。而且,该方法即使对于对比度很低的图像也能很好地工作,而其他边缘操作者则无法使用。

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