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摘要:
应用梯度变化检测遥感图像纹理边缘信息时存在过检、漏检、错检和弱抗噪性等问题.为此, 结合分数阶微分差和高斯曲率滤波, 提出一种边缘检测算法.通过分数阶微分差运算对全色遥感图像的梯度场进行非线性增强, 利用高斯曲率滤波平滑图像非线性扩散部分, 并寻找正则化能量最速下降点, 优化微分过程中的分数阶次和迭代次数, 改善有噪图像的边缘信息提取质量.实验结果表明, 该算法可抑制遥感图像纹理边缘提取过程中噪声非线性放大和扩散产生的背景伪噪声, 保留图像纹理边缘信息, 具有较好的图像增强和边缘检测效果.
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文献信息
篇名 基于分数阶微分差与高斯曲率滤波的边缘检测算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 边缘检测 分数阶微分差 高斯曲率滤波 图像熵 峰值信噪比
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 213-219
页数 7页 分类号 TP391
字数 6102字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0049341
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪西原 宁夏大学物理与电子电气工程学院 37 207 7.0 12.0
3 张文坤 宁夏大学物理与电子电气工程学院 3 2 1.0 1.0
6 宋佳乾 宁夏大学物理与电子电气工程学院 8 54 4.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
边缘检测
分数阶微分差
高斯曲率滤波
图像熵
峰值信噪比
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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