基于Riemann-Liouville改进的1～2阶分数阶边缘提取新模型

• 作者: 徐建闽 杨辉 王程啸 黄辉先
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 边缘信息 纹理细节 分数阶微分 掩模算子 定位误差
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 227-232
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 5595字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.01.0227

摘要

针对数字图像的处理中采用整数步长与0～1阶分数阶微分的掩模算子未能精确定位边缘信息、缺少图像的纹理细节的问题,在Laplacian算子的基础上提出了一种新的边缘检测掩模算子.该算法从Riemann-Liouville(R-L)定义出发,推出1～2阶分数阶微分在中频信号的增强效果优于0～1阶分数阶微分并显著提升了高频信号,最终得到精确的检测效果.仿真结果表明:提出的算子能更好地提取边缘信息,尤其对灰度变化不大的平滑区域中纹理细节丰富的图像,该算子检测到的信息优于现有0～1阶微分算子,针对主观识别有更高的准确率;客观上采用扫描法的定位误差统计,该算子的综合定位误差率为7.41％,低于整数阶微分算子(最低为10.36％)与0～1阶微分算子(最低为9.97％),有效提高了边缘定位精度.该算子尤其适用于具有较高频信息的图像边缘检测中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄辉先	湘潭大学信息工程学院	132	921	17.0	23.0
2	徐建闽	华南理工大学土木工程与交通学院	354	5014	38.0	50.0
3	王程啸	湘潭大学信息工程学院	3	5	2.0	2.0
4	杨辉	湘潭大学信息工程学院	4	2	1.0	1.0