用于高分辨率图像的基于深度学习的亚像素边缘提取算法

摘要

本发明公开了用于高分辨率图像的基于深度学习的亚像素边缘提取算法，包括以下步骤：对全尺寸分辨率图像进行灰度归一化处理，随后输入至神经网络，依次进行编码处理和解码处理，输出特征图，对输出的特征图进行全尺寸边缘恢复，得到全尺寸的边缘图像。本发明解决了高分辨率下图像下的边缘提取，实现无须对输入图像进行尺寸缩小情况下或输出特征相对于输入尺寸缩小情况下恢复同等尺寸的边缘提取结果；在保障边缘提取精度的同时，提高网络推演速度；本发明发明了全新的亚像素级的边缘平滑损失函数，克服了亚像素级的边缘不够平滑的缺点，提升了亚像素提取的精度；可摒弃目前边缘提取后处理方法，实现更高效的亚像素级别的边缘提取。