摘要
بالنظر إلى مشكلة عدم اكتمال الهدف المراد اكتشافه وتشوش الحواف في اكتشاف الإبراز في صور مجال الضوء، يقترح هذا المقال طريقة لاكتشاف الإبراز في صور مجال الضوء تعتمد على التوجيه الحافي. يستخدم شبكة تعزيز الحواف لاستخراج الخريطة الرئيسية والخريطة المُعززة للحواف من الصورة الكاملة التركيز، ويدمج بين الخريطة الرئيسية والميزات المستخرجة من صورة تكديس التركيز للحصول على خريطة إبراز أولية لتحسين دقة واكتمال النتائج؛ ثم يتم دمج الخريطة الأولية وخريطة تعزيز الحواف من خلال وحدة دمج الميزات لتعلم خصائص الحواف بشكل أعمق، مع إبراز تفاصيل الحواف؛ وأخيرًا، تستخدم دالة خسارة الخلط الحدودي لتحسين الحصول على خريطة إبراز بحواف أكثر وضوحًا. تظهر النتائج التجريبية أن الشبكة المقترحة تعمل على أحدث مجموعات بيانات صور مجال الضوء بمعدل F-measure وMAE يبلغان 0.88 و0.046 على التوالي، وتتجاوز أداء خوارزميات اكتشاف الإبراز في صور RGB، وRGB-D، وصور مجال الضوء الحالية. الطريقة المقترحة قادرة على اكتشاف الأجسام البارزة الكاملة بدقة أكبر في المشاهد المعقدة، والحصول على خريطة إبراز بحواف واضحة.
关键词
اكتشاف الإبراز;التعلم العميق;صور مجال الضوء;شبكات الالتفاف العصبية;شبكة اكتشاف الحواف
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website