基于神经网络的图像边缘检测方案说明
为什么要提高图像边缘检测的精度？
图像识别已经应用于生产生活各个领域，如在人脸识别领域，提高图像检测的精度能够极大的提高个人财产安全性；在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查领域，能够对重要资源的分布更为明确；在机器人视觉领域，通过图像边缘检测技术提高机器人视觉的精度等。
随着科技的发展，人们将神经网络加载进入图像检测中，但现有的神经网络还存在不少缺陷。
1.检测时间较长：chouy等提出了一种改进的基于cnn的神经网络用来进行边缘检测的方法,该方法实现了精确的边缘检测,但基于cnn的边缘检测方法依赖于分类网络,而分类方法很慢,所以导致检测时间较长。
2.精度较低：wangw等提出了基于细胞神经网络(cnn)和分布式遗传算法(dga)相结合的边缘检测算法,cnn模板使用分布式遗传算法训练网络，由于编码染色体和评价函数选择的困难,将会导致对部分图像的检测效果不是很好,且寻求最优解的过程所需时间过长。
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