公开(公告)号：CN110033469B

公开(公告)日：2021-08-27

申请号：CN201910257226.2

申请日：2019-04-01

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 李江昀 ,  王宇浩 ,  曾婵

IPC: G06T7/13 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明提供一种亚像素边缘检测方法及系统，能够提高钢板边缘检测的精度和抗干扰能力。所述方法包括：获取钢板表面图像，降低每张图像的分辨率；将降低分辨率后的图像输入到已构建的超分辨卷积神经网络进行图像超分辨率重建，得到高分辨率图像；对得到的高分辨率图像，提取N个一维向量上点的像素值，并输入到已构建的卷积神经网络中提取图像特征，其中，一维向量为在边缘处等间距取的N个与边缘垂直的一维向量；将提取的图像特征输入到双向长短期记忆网络，得到边缘点像素位置信息。本发明适用于钢板边缘检测。

公开(公告)号：CN110033469A

公开(公告)日：2019-07-19

申请号：CN201910257226.2

申请日：2019-04-01

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 李江昀 ,  王宇浩 ,  曾婵

IPC: G06T7/13 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明提供一种亚像素边缘检测方法及系统，能够提高钢板边缘检测的精度和抗干扰能力。所述方法包括：获取钢板表面图像，降低每张图像的分辨率；将降低分辨率后的图像输入到已构建的超分辨卷积神经网络进行图像超分辨率重建，得到高分辨率图像；对得到的高分辨率图像，提取N个一维向量上点的像素值，并输入到已构建的卷积神经网络中提取图像特征，其中，一维向量为在边缘处等间距取的N个与边缘垂直的一维向量；将提取的图像特征输入到双向长短期记忆网络，得到边缘点像素位置信息。本发明适用于钢板边缘检测。