多尺度稀疏边缘特征自主融合学习的甲骨刻辞文字检测方法

摘要

本发明公开一种多尺度稀疏边缘特征自主融合学习的甲骨刻辞文字检测方法，首先，采用最大类间方差法对HSV图像的V分量进行二值化，并利用多条件连通区域填充算法得到图像I的粗去噪结果；其次，通过引进1组非下采样剪切波变换层和1组Inception结构的子网络，对图像I的多尺度稀疏边缘特征进行自主学习及自适应融合；然后，获得叠加了注意力的卷积特征；最后，利用区域建议子网络选取感兴趣区域并计算各个感兴趣区域的评分，再通过特征降维子网络和区域分类子网络确定甲骨文字的区域，经过非极大值抑制算法去除重叠的候选框后，生成带有框选结果的结果图像。