北京，2023年8月17日/PRNewswire/-全球領先的全息增強現實（“AR”）技術提供商WiMi全息雲股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”），今天宣布，正在研究基于深度學習和圖像融合的邊緣檢測算法，通過對圖像的多尺度分析和特征提取來提高邊緣檢測的準确性和效率，并提高邊緣檢測及其準确性。
這是一種利用深度學習技術和圖像融合方法進行邊緣檢測的算法。具體而言，該算法使用卷積神經網絡對原始圖像進行特征提取，并通過多層卷積和池化操作将圖像信息抽象為更高級别的語義特征。然後将這些特征用于邊緣檢測，以提高邊緣檢測的準确性。在完成初始邊緣檢測後，該算法還将使用圖像融合方法來進一步優化邊緣檢測結果。對多個邊緣檢測結果進行合成，以獲得更準确的邊緣信息。根據不同的邊緣檢測結果對每個像素進行标記，并根據像素的标記确定最終的邊緣位置。
邊緣檢測算法的過程主要包括以下步驟：首先，需要對圖像進行多維分析，并将其劃分為多個維度，每個維度都包含不同大小和形狀的邊緣信息。這可以幫助算法更好地捕捉圖像中的邊緣信息，提高檢測精度。對于每個維度，都需要從圖像中提取特征。WiMi使用深度卷積神經網絡（CNN）作為特征提取器，将圖像輸入到網絡中，并通過多個卷積和池化層提取圖像特征，這可以幫助算法更好地識别圖像中的邊緣信息，并過濾掉一些不相關的信息。通過融合不同維度的圖像特征，可以獲得更全面、更準确的邊緣信息。圖像融合技術通過一些加權系數對不同尺度的特征圖像進行融合，并利用卷積運算進行邊緣檢測，可以更好地捕捉邊緣信息，提高檢測精度和效率。
WiMi基于深度學習和圖像融合的邊緣檢測算法具有深度學習模型、圖像融合技術、自适應學習、高效和并行計算等多種技術特點，使該算法在邊緣檢測領域具有較高的研究價值和實際意義。它利用深度學習模型進行特征提取，并通過多層CNN将原始圖像中的信息抽象為更高級别的語義特征，使邊緣檢測更加準确。同時，它通過組合多個邊緣檢測結果的結果來提高邊緣檢測的準确性，并使用圖像融合技術對結果進行優化，以提高邊緣探測的魯棒性。此外，它采用了自适應學習方法，可以根據不同的場景和數據集調整參數，以進一步提高算法的效果。它可以有效地處理大規模的圖像數據，同時具有更快的速度來滿足實時性要求，并采用并行計算方法充分利用計算機硬件資源來提高算法的效率和性能。
該算法因其高精度和魯棒性而在計算機視覺領域得到廣泛應用，例如用于對象識别、視頻分析、圖像分割、自動駕駛、醫學圖像處理等。未來，WiMi将繼續探索基于深度學習和圖像處理技術的創新應用，以進一步提高精度，邊緣檢測算法的效率和适用性，并促進圖像處理技術的變革。
