用人工神经网络进行边缘检测

资 源 简 介

用人工神经网络进行边缘检测

详 情 说 明

边缘检测是计算机视觉中的重要任务，用于识别图像中物体边界的变化。传统方法如Sobel、Canny算子依赖固定滤波器，而人工神经网络通过学习数据特征，能自适应地捕捉更复杂的边缘模式。

实验表明，基于神经网络的边缘检测具有显著优势。通过设计合适的网络结构（如卷积神经网络），模型能够从大量标注数据中学习多层次的边缘特征。浅层网络通常提取简单边缘，而深层网络可识别语义边界。

良好效果的关键在于： 数据准备 - 使用高质量边缘标注数据集 损失函数 - 采用加权交叉熵等处理边缘像素不平衡 后处理 - 结合非极大值抑制优化输出

相比传统方法，神经网络对噪声和光照变化更鲁棒，尤其适合医学影像、自动驾驶等需要高精度边缘的场景。未来可探索轻量化网络部署或与传统算法融合的混合方案。