[发明专利]一种深度学习图像边缘强化的方法、相关装置及存储介质有效
| 申请号： | 202310301317.8 | 申请日： | 2023-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN116029942B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 乐康;罕方平;杨硕;张滨;徐大鹏;曹保桂 | 申请（专利权）人： | 深圳精智达技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06T7/13;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳腾文知识产权代理有限公司 44680 | 代理人： | 李晓鹏 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙华街道清*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请公开了一种深度学习图像边缘强化的方法、相关装置及存储介质，用于加强图像的边缘特征，使得图像特征信息更加全面。本申请方法包括：将初始特征输入至目标神经网络中，通过第一卷积模块生成至少一个分层特征；对所述分层特征进行Canny算子处理和差分处理，得到第一中间特征通过叠加模块对所述第一中间特征和所述初始特征进行通道叠加处理，得到叠加结果；通过第二卷积模块对所述叠加结果进行特征融合处理，得到第二中间特征；对所述第二中间特征进行Canny算子处理和差分处理，输出边缘信息强化后的目标特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 图像 边缘 强化 方法 相关 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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