本发明属于图像处理技术领域，具体为一种基于卷积神经网络的红外图像边缘增强方法。本发明方法包括：构建红外无损检测边缘增强专用数据集；设计基于双分支的红外无损检测图边缘增强卷积网络和损失函数。首先使用红外检测设备采集红外图像，并利用边缘检测得到红外无损检测的边缘图像；将原始图像与对应的边缘图像组成双输入，输入到双通道卷积网络的特征提取模块，将边缘图像网络分支中提取到的信息输入到原始图像分支网络，增化边缘信息，并通过注意力机制重新调整强化后的图像特征。本发明方法可以有效提升红外图像的边缘增强性能，解决了红外图像中边缘模糊的问题，提升缺陷的可读性。
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“基于卷积神经网络的红外图像边缘增强方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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