基于数据融合的多尺度边缘检测方法

传统的三帧差分运动目标检测算法易出现空洞及虚假边缘等现象。为了对其进行改进,提出了一种融合边缘检测的三帧差分运动目标检测算法。首先对三帧连续图像采用Canny 边缘检测算子快速提取边缘图像,然后对三帧

mscnn, 基于Caffe的多尺度对象检测框架的实现 一种统一的多尺度深度卷积神经网络快速目标检测通过 Zhaowei Cai,Quanfu风扇,Rogerio Feris和 Nuno Vascon

多种边缘检测c源码，主要是prewitte方法，测试过，效果很好

提出了一种基于多尺度特征融合的细粒度图像分类方法。通过运用特征金字塔结构对不同层次的特征进行尺度变换,再进行信息融合;之后筛选其中包含细节特征最多的前三个区域图,将其与图像的全局特征共同作用以判断图片

针对车站、商场等大型场所中客流量大、背景复杂等原因导致多尺度人脸检测精度低的问题,建立了一种基于RefineDet多层特征图融合的多尺度人脸检测方法。首先利用第一级网络进行特征提取并在不同尺度的特征图

论文仅供学习参考使用。 提 出 了一种基于多尺度融合的对象显著性检测方法.首 先 对 图 像 进行平滑处理,过滤掉图像中的高频噪声特征,然 后 对 图 像 进行尺度划分并分别采用不同的方法对不同尺度上

一篇论文概述了用FPGA实现角点检测，有一定启发性

针对边缘算力受限,难以部署复杂结构的人脸检测深度神经网络的问题,为减少资源消耗,并保证人脸在多尺度变化、遮挡、模糊、光照等复杂场景下的检测精度,提出了多尺度感知的轻量化人脸检测算法。采用改进的人脸残差

提出了一种采用图像金字塔纹理和边缘多尺度特征的烟雾检测算法。首先，该算法将图像进行金字塔分解，然后在每层图像上提取局部二元模式 ( LBP) 和边缘方向直方图( EOH) ，采用不同池化方法得到金字塔

针对视频序列运动目标检测易受环境噪声干扰、提取目标轮廓困难的问题,提出了一种基于边缘多通道梯度改进模型的多运动目标检测算法。首先,利用Canny算子获取视频序列中目标的边缘信息,并根据人类视觉色彩的恒