摘要：传统边缘检测算法难以处理复杂的图像,而现有基于深度的边缘检测模型,其检测结果往往存在边缘定位错误和信息丢失等现象.针对此类问题,提出一种基于RCF的高精度的边缘检测算法RCF-CLF.首先,引入HDC结构设计用于避免因叠加相同膨胀卷积而引起的网格效应;其次,设计了一种特征增强结构,旨在融合多尺度信息、扩大感受野;然后,设计了跨层融合结构,将高层信息和低层信息融合,用于提取准确的边缘信息;最后,引入注意力机制CBAM,通过聚焦物体边缘区域,抑制非边缘区域,从而提高网络对边缘信息的提取能力.本文在BSDS500和BIPED数据集上评估所提出的方法,与RCF算法相比,在BIPED数据集上,主要指标ODS、OIS和AP分别达到了0.893、0.901和0.945,提高了近5个百分点,在BSDS500数据集上,主要指标也有所提升.此外,与其他同类算法相比,本文算法也具有一定的优势,可以实现更加准确的边缘定位.