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针对传统目标轮廓识别算法对图像目标轮廓识别精度较低、效果较差的问题,提出一种基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法.首先,选取深度学习算法中的深度卷积网络算法识别二值图像目标轮廓,将二值图像划分为不重叠的、大小相同的子块图像输入深度卷积网络第一层;其次,卷积网络中的滤波器(卷积核)采用传统神经网络算法优化的代价函数对输入子块图像实施卷积滤波,并将卷积滤波后下采样图像发送至第二层,第二层经过相同处理后将结果输入第三层,第三层输出图像即为该子块目标轮廓识别结果;最后,所有子块识别结束后在输出层通过全连接