北京, 2023年8月17日 — WiMi虚拟现实云股份有限公司(纳斯达克股票代码:WIMI)(“WiMi”或”公司”),是一家领先的全球虚拟增强现实(“AR”)技术提供商,今天宣布研究基于深度学习和图像融合的边缘检测算法,通过多尺度分析和图像特征提取提高边缘检测的准确性和效率。
这是一种利用深度学习技术和图像融合方法进行边缘检测的算法。具体来说,该算法使用卷积神经网络对原始图像进行特征提取,通过多层卷积和池化操作将图像信息抽象成更高级的语义特征。这些特征随后用于边缘检测以提高边缘检测的准确性。完成初步边缘检测后,该算法还将使用图像融合方法进一步优化边缘检测结果。合成多个边缘检测结果以获得更准确的边缘信息。每个像素根据不同的边缘检测结果进行标记,并根据像素的标记确定最终的边缘位置。
该边缘检测算法流程主要包括以下步骤:首先,需要对图像进行多维分析,将其分解成多个维度,每个维度都包含不同大小和形状的边缘信息。这有助于算法更好地捕获图像中的边缘信息并提高检测准确性。对每个维度提取图像特征。WiMi使用深度卷积神经网络(CNN)作为特征提取器,将图像输入网络,通过多层卷积和池化层提取图像特征,有助于算法更好地识别图像中的边缘信息并过滤一些不相关信息。通过融合不同维度的图像特征,可以获得更全面和准确的边缘信息。使用图像融合技术通过一些权重系数融合不同尺度特征图像,并使用卷积操作进行边缘检测,可以更好地捕获边缘信息,提高检测准确性和效率。
WiMi基于深度学习和图像融合的边缘检测算法具有深度学习模型、图像融合技术、自适应学习、高效性和并行计算等技术特征,在边缘检测领域具有很高的研究价值和实际意义。它利用深度学习模型进行特征提取,通过多层CNN将原图像信息抽象成更高级的语义特征,使边缘检测更准确。同时,通过结合多个边缘检测结果并使用图像融合技术优化结果,提高边缘检测的鲁棒性。此外,它采用自适应学习方法,可以根据不同场景和数据集调整参数进一步提高算法效果。并且可以有效处理大规模图像数据,同时速度快,满足实时要求,采用并行计算方法充分利用计算机硬件资源提高算法效率和性能。
由于其高准确性和鲁棒性,该算法广泛应用于计算机视觉领域,例如对象识别、视频分析、图像分割、自动驾驶、医学图像处理等。未来,WiMi将继续探索基于深度学习和图像处理技术的创新应用,进一步提高边缘检测算法的准确性、效率和可应用性,推动图像处理技术的变革。
