提出了一种利用卷积神经网络 (CNN) 进行图像边缘检测的新算法。该算法利用 CNN 强大的特征提取能力，学习图像边缘的复杂特征，从而实现精确的边缘检测。实验结果表明，该算法在边缘检测精度方面优于传统算法。
算法实现
该算法的核心是构建一个深度 CNN 模型，该模型包含多个卷积层和池化层，用于提取图像的多尺度特征。模型训练过程中，使用大量的标注图像数据，对模型进行监督学习，使其能够准确地预测图像边缘。
未来方向
未来工作将集中于以下几个方面：
- 探索更深、更有效的 CNN 架构，以进一步提高边缘检测精度。
- 研究将该算法应用于其他图像处理任务，例如目标识别和图像分割。
- 优化算法的计算效率，使其能够应用于实时图像处理系统。