数字图像的局部分数阶微分增强

为了扩展传统分数阶微分在图像增强处理中微分阶次的范围,改善传统分数阶微分对图像亮度增强不甚理想的问题,提出了一种局部分数阶微分增强图像算法。首先根据局部分数阶微分理论,建立了数字图像的分数阶微分增强分算法。然后构造了新的数字图像分数阶微分增强模板,在该模板中增加亮度控制函数得到边缘、纹理和对比度同时增强的分数阶微分增强算法。实验表明,该方法能扩大分数阶微分在图像增强处理中阶次的范围;不但能很好地增强图像的边缘、纹理和轮廓等信息,又能明显改善图像的对比度和亮度,增强图像的视觉效果优于传统的分数阶微分增强方法的视觉效果。     

Riemann-Liouville分数阶图像增强算法及其电路实现

为了解决整数阶微分对图像纹理增强效果不明显及Grümwald-Letnikov（G-L）微分后会使RGB彩色图像边缘色彩失真的问题,提出了一种Riemann-Liouville（R-L）分数阶图像增强算法并讨论了该算法的电路实现.从R-L定义出发,推导出分数阶微分方程,构造了数字图像8个方向上的0~1阶分数阶微分模板并讨论了其数值运算规则,在此基础上构造并实现了数字图像的R-L分数阶微分电路,并在HSI空间对I分量进行分数阶微分实现彩色图像增强.实验结果表明,该算法能比较明显地增强图像的纹理和边缘细节,增强后的图像清晰度和对比度提高,图像视觉效果明显,具有非线性增强灰度图像和彩色图像的复杂纹理特征及边缘信息的独特优势和良好效果.     

基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型研究

为了在获取更高信噪比的同时更多地保留图像边缘和纹理等细节信息,将分数阶微积分理论和偏微分方程方法有效结合,构建了基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型,并利用分数阶微分掩模算子来实现去噪模型的数值计算。该去噪模型通过引入以分数阶梯度模值为参数的边缘停止函数并选择合适的分数阶微分阶次,由此能够在一定程度上解决传统去噪模型存在的不足之处。实验结果表明,基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型较传统的去噪模型不仅可以提高图像的信噪比,而且可以更好地保留图像边缘和纹理等细节信息。     

分数阶微分增强的脑部MRI图像边缘检测

针对传统边缘检测方法提取医学图像的边缘不理想问题,利用分数阶微分掩模算子预先对图像边缘做增强处理,同时根据分形理论,将可调的分数阶微分阶次与能够反应图像自身特点的分形维数相结合,提出脑部MRI图像的分数阶微分阶次和分形维数之间的对应关系,从而在微分阶次区间内选出最佳微分阶数,使得图像更利于细节边缘提取。通过仿真对比,由该方法检测出的脑部MRI图像边缘比传统整数阶提取的更加细致,保留更多的纹理细节。     

基于分数阶微分的边缘检测

为了提高图像边缘提取的信噪比,更有效和准确检测图像边缘,由信号的微分特性得出分数阶微分算子较传统1阶和2阶微分算子具有更高的信噪比,然后根据经典的G-L分数阶微分定义推导出的分数阶差分方程,构建了近似的分数阶Tiansi模板.实验证明,基于分数阶微分的边缘提取算子,可以有效提取边缘和有比传统的算子更高的信噪比.     

基于视觉特性的Riemann-Liouville分数阶图像增强

为了解决Grünwald-Letnikov分数阶微分算法对彩色图像增强容易产生色彩失真以及传统方法增强效果不明显的问题,在分数阶微分视觉模型的基础上提出了一种基于Riemann-Liouville(R-L)分数阶微分的数字图像增强算法。首先讨论了数字图像的分数阶微分视觉模型;接着在R-L分数阶微分方程的基础上构造了8个方向上的分数阶微分增强模板;并讨论了这些微分增强模板的数值运算规则;并在HSI色彩空间对I分量进行分数阶微分实现彩色图像的增强处理。实验表明本文方法具有非线性特性,对图像增强效果明显,且增强     

非整数步长的分数阶微分滤波器在图像增强中的应用

为了改善图像增强的效果,根据图像具有高度自相关性的特性(越接近目标像素的像素点其两者的相似性越高),构造了基于非整数步长的分数阶微分滤波器,打破了Grümwald-Letnikov定义中分数阶微分数值计算取单位步长的思想,即在传统的分数阶微分的基础上再增加一个自由度参量步长.在一定范围内适当调节v和n的大小来构造相应的掩模算子,并利用线性加权的拉格朗日多项式的分段插值方法来确定非整数步长像素点的灰度值,在一定程度上起到降噪的作用.实验结果表明,提出的方法在增强图像细节和抗噪方面取得了较好的平衡点.     

基于混沌PSO的循环流化床汽温系统分数阶控制

分数阶PIλDμ控制是传统PID控制的推广与发展,积分阶次λ和微分阶次μ的引入使得分数阶PIλDμ控制器具有更灵活的结构、更好的鲁棒性和更强的抗扰动能力,但也增加了参数整定的难度.参数的取值对控制效果的好坏起着决定性作用,为此提出了采用混沌粒子群优化算法优化分数阶PIλDμ控制器参数.该方法采用自适应粒子群优化算法执行...     

将分数阶微分演算引入数字图像处理

为了系统论述图像分数阶微分对纹理细节的增强能力及其侧抑制原理,提出数字图像分数阶微分掩模及其运算规则。论述了分数阶微分的动力学物理意义并推导了分数阶微积分与经典时-频分析之间的关系,分析了在一定条件下二维分数阶微分的可分离性;其次,从信号处理和生物视觉神经模型两个角度提出图像分数阶微分的高斯差感受野模型,并分析其产生的特殊马赫现象;最后,提出并论述了数字图像分数阶微分掩模及其运算规则。计算机数值实验结果表明,对于纹理细节信息丰富的图像信号而言,分数阶微分对灰度变化不大的平滑区域中的纹理细节信息的增强效果明显优于整数阶微分运算。     

运用拓扑优化和分数阶扩散的图像去噪方法

针对目前经典的图像去噪方法去掉图像噪声的同时使边缘变得模糊这一局限性,提出了一种利用拓扑导数和分数阶扩散的图像去噪方法.基于拓扑优化的思想,以拓扑导数为指标,提取边缘点,并在边缘点处选取最优的各向异性扩散系数.利用对时间的分数阶扩散方程对图像扩散.本文确定扩散系数的方法具有全局性的特征.数值实验证明,算法能有效地去除图像中的噪声,并能很好地保留图像的边缘等细节信息.因此将分数阶扩散方法与拓扑优化思想相结合能获得很好的图像去噪效果.     

一种改进的基于各向异性微分的SAR图像增强方法

合成孔径雷达(SAR)图像经过相干斑抑制后,图像中目标边缘会出现模糊。针对这一问题,提出了一种改进的基于各向异性微分的SAR图像增强方法。该方法在梯度方向和与梯度垂直方向构造了两个扩散系数分布函数。在非目标边缘区域,各方向扩散程度不同,对相干斑噪声具有较好的抑制效果;在目标边缘区域,梯度方向不做平滑,以保护和增强边缘,而在垂直于梯度方向有较大的平滑,突出边缘轮廓。实验结果表明,该方法具有很好的相干斑抑制能力和边缘增强能力。     

基于人眼视觉特性和模糊集的自适应图像增强算法

根据人眼的视觉特性，利用梯度和差分原理相结合而产生的锐化算子处理图像，进一步提升了图像中细节丰富的区域和灰度变化平坦区域的边缘，然后结合模糊集合理论对不同的区域进行不等的灰度拉伸，提出了一种基于人眼视觉特性的自适应图像增强算法。该算法可有效地在提高图像灰度动态范围的同时，增强图像的细节和对比度。该算法兼有增强和平滑作用，在增强图像的同时，能较好地抑制噪声。     

红外监控系统中图像增强技术的应用

提出了分形布朗运动的方法增强红外监控图像,利用分形布朗运动模型分析红外图像每个像素并计算出分形维数,根据分形维数和人眼对像素的敏感程度对监控图像进行增强.通过红外监控系统的软硬件试验,人眼视觉特性被引入到监控系统中,图像突出增强了景物的轮廓,使得监控画面能够取得较好的观察效果,该方法能够解决红外监控系统图像边缘模糊可视性差的问题.