[发明专利]基于深度学习的图像处理系统、方法、终端、及介质

摘要

本申请提供基于深度学习的图像处理系统、方法、终端、及介质，本申请利用深度学习在计算机视觉领域的优秀的图像理解能力，尤其是对图像全局语义的推力能力，提出了一种全新的用于图像中的线段检测的卷积神经网络，从而有效解决了传统的线段检测算法仅依赖于局部特征而对尺度和照明的变化敏感，且容易忽略具有较低局部边缘响应的问题。

主权项

1.一种基于深度学习的图像处理系统，其特征在于，用于将待处理图像转换为对应的简单图；所述系统包括：图像特征提取模块，用于从待处理图像中提取图像特征；节点检测模块，用于基于所提取的图像特征检测出多个线段节点；连接性特征池化模块，用于从所述图像特征中提取对应于由所述多个线段节点所生成的多个候选线段的连接性特征；邻接矩阵推断模块，用于根据所述连接性特征推断每对线段节点之间的连接概率，据以组合成相应的邻接矩阵；其中，所述系统以所述多个选段节点的坐标集合作为所述简单图的节点集合，并以所述邻接矩阵作为所述简单图的连接集合，据以输出所述待处理图像对应的简单图。