北京，2023年8月17日/PRNewswire/-全球领先的全息增强现实（“AR”）技术提供商WiMi全息云股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”），今天宣布，正在研究基于深度学习和图像融合的边缘检测算法，通过对图像的多尺度分析和特征提取来提高边缘检测的准确性和效率，并提高边缘检测及其准确性。
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。具体而言，该算法使用卷积神经网络对原始图像进行特征提取，并通过多层卷积和池化操作将图像信息抽象为更高级别的语义特征。然后将这些特征用于边缘检测，以提高边缘检测的准确性。在完成初始边缘检测后，该算法还将使用图像融合方法来进一步优化边缘检测结果。对多个边缘检测结果进行合成，以获得更准确的边缘信息。根据不同的边缘检测结果对每个像素进行标记，并根据像素的标记确定最终的边缘位置。
边缘检测算法的过程主要包括以下步骤：首先，需要对图像进行多维分析，并将其划分为多个维度，每个维度都包含不同大小和形状的边缘信息。这可以帮助算法更好地捕捉图像中的边缘信息，提高检测精度。对于每个维度，都需要从图像中提取特征。WiMi使用深度卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，将图像输入到网络中，并通过多个卷积和池化层提取图像特征，这可以帮助算法更好地识别图像中的边缘信息，并过滤掉一些不相关的信息。通过融合不同维度的图像特征，可以获得更全面、更准确的边缘信息。图像融合技术通过一些加权系数对不同尺度的特征图像进行融合，并利用卷积运算进行边缘检测，可以更好地捕捉边缘信息，提高检测精度和效率。
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、高效和并行计算等多种技术特点，使该算法在边缘检测领域具有较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，并通过多层CNN将原始图像中的信息抽象为更高级别的语义特征，使边缘检测更加准确。同时，它通过组合多个边缘检测结果的结果来提高边缘检测的准确性，并使用图像融合技术对结果进行优化，以提高边缘探测的鲁棒性。此外，它采用了自适应学习方法，可以根据不同的场景和数据集调整参数，以进一步提高算法的效果。它可以有效地处理大规模的图像数据，同时具有更快的速度来满足实时性要求，并采用并行计算方法充分利用计算机硬件资源来提高算法的效率和性能。
该算法因其高精度和鲁棒性而在计算机视觉领域得到广泛应用，例如用于对象识别、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，以进一步提高精度，边缘检测算法的效率和适用性，并促进图像处理技术的变革。
