多尺度特征增强的噪声鲁棒图像边缘检测算法

王富平, 任晶晶, 公衍超, 李藕, 刘卫华, 张泽均

西安邮电大学学报 ›› 2025, Vol. 30 ›› Issue (01) : 27-36. DOI: 10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.004

多尺度特征增强的噪声鲁棒图像边缘检测算法

  • 王富平, 任晶晶, 公衍超, 李藕, 刘卫华, 张泽均
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摘要

针对图像受噪声干扰导致边缘特征检测精度下降的问题,提出一种多尺度特征增强的噪声鲁棒图像边缘检测算法。该算法将多分支结构和噪声抑制模块嵌入深度边缘检测基线网络中,在浅层利用多层卷积降采样模块生成多尺度特征图,增强多尺度边缘信息。针对不同尺度的边缘检测,设计多尺度噪声抑制模块,利用增强注意力模块和残差连接实现噪声抑制,并联合噪声抑制损失和边缘检测损失监督模型训练,以实现噪声鲁棒的边缘检测。分别在BIPED数据集和BSDS500数据集上进行检测,在噪声标准差为50时,所提算法在BIPED数据集上的最优数据集尺度为0.848、最优图像尺度为0.857及平均准确率为0.908,均优于对比算法。结果表明,在不同等级噪声的干扰下,所提算法的噪声鲁棒性较好,能够有效提升噪声环境下的边缘检测精度。

关键词

边缘检测 / 无人机 / 噪声鲁棒 / 多尺度特征 / 特征注意力

中图分类号

TP391.41 / V279

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王富平, 任晶晶, 公衍超, 李藕, 刘卫华, 张泽均. 多尺度特征增强的噪声鲁棒图像边缘检测算法. 西安邮电大学学报. 2025, 30(01): 27-36 https://doi.org/10.13682/j.issn.2095-6533.2025.01.004

基金

国家自然科学基金项目(61802305); 陕西省重点研发计划项目(2024SF-YBXM-663)

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