【摘 要】
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为了提取出更加精确和细微的边缘信息,同时为了具有更好的抗噪性能,提出了一种新的分数阶微分梯度算子。根据Riemann-Liouville分数阶微积分定义,推导出了非整数步长的分数阶
【机 构】
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四川大学电子信息学院,四川大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60972131);国家教育部回国人员科研启动基金资助项目(20111139);四川省科技支撑计划基金资助项目(2011GZ0201);四川大学计算机学院杰出青年教师基金资助项目
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为了提取出更加精确和细微的边缘信息,同时为了具有更好的抗噪性能,提出了一种新的分数阶微分梯度算子。根据Riemann-Liouville分数阶微积分定义,推导出了非整数步长的分数阶微分方程,并采用拉格朗日插值方法确定非整数步长像素点的灰度值,进而构造出八个方向的微分掩模,实现了图像边缘检测。实验表明,该方法更好地利用了图像的自相关性,比传统的边缘检测算子能更好地提取图像边缘细节,且对噪声具有更好的鲁棒性。
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