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.     

数字图像的Caputo分数阶微分增强

为了提高图像的对比度,提出一种基于Caputo定义的分数阶对比度增强算法.首先给出分数阶Caputo定义的分数阶方向微分和数值计算方法,并推导了8个方向的分数阶微分模板;用8个方向的微分均值替换该点原像素值,得到增强后的图像;最后证明了二阶Laplacian算子是文中方法的一个特例.实验结果表明,该方法能明显地改善图像的对比度,突出图像的细节信息,增强后的图像具有较好的视觉效果.     

非局部多尺度分数阶微分图像增强算法研究

为了更好增强图像中的有用信息,改善图像视觉效果,该文提出了一种基于非局部多尺度分数阶微分图像增强算子(NMFD)。该算子首先将图像分成若干块子图像,计算每一块子图像的边缘强度系数、熵值和粗糙度等细节特征,将得到的特征数据在全局图像范围进行统一尺度的归一化,然后对这些归一化的数据进行加权求和作为图像的非局部特征值,最后利用指数函数建立图像细节特征和分数阶微分算子阶次之间的非线性量化关系,在不同的图像子块区域,确定不同尺度的分数阶微分阶次,实现图像的非局部多尺度增强。     

带边缘补偿的分数阶积分图像去噪算法

针对分数阶积分的图像去噪算法容易丢失图像细节特征的问题,提出了一种带边缘补偿的分数阶积分图像去噪算法。介绍了分数阶积分算子具有尖锐的低通性能,将分数阶Cauchy公式引入到数字图像去噪中,并利用斜坡法来近似计算分数阶积分的数值解。在迭代去噪的过程中,该算法在图像信噪比（SNR）上升阶段,设定较高微小积分阶次来构建去噪掩模;在图像信噪比开始下降阶段,设定较低微小积分阶次来构建去噪掩模,并采用边缘补偿机制来部分恢复图像的细节信息。由仿真实验可知,提出的图像去噪算法由于在迭代去噪的过程中采用了不同的分数阶积分阶次和边缘补偿机制,与已有的降噪算法相比,可以在去除噪声的同时适当恢复原始图像的细节信息,由此获得更高的信噪比和更佳的视觉效果。     

基于分数阶Riemann-Liouville积分的图像去噪

为了在获得更好去噪性能的同时更多地保留图像纹理信息,介绍了分数阶Riemann-Liouville(R-L)积分算子在信号滤波中的作用,将分数阶R-L积分理论引入到数字图像去噪中,并利用阶梯逼近方法来实现数值计算。模型通过设定微小的积分阶次来构建相应的图像去噪掩模,由此实现噪声图像的局部微调,并利用迭代的思想来控制模型的去噪强度,从而获得较好的图像去噪效果。实验结果表明,基于分数阶R-L积分的图像去噪算法较传统的去噪方法不仅可以提高图像的信噪比(SNR),所提出的算法去噪后图像的信噪比为18.3497dB,较传统去噪方法最低也提升了大约4%,而且可以更好地保留图像的弱边缘和纹理等细节信息。     

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。     

数字图像的分数阶微分自适应增强

为了解决分数阶微分应用于图像处理中难以确定分数阶微分阶次的问题,首先分析了图像的分数阶微分增强效果在一定范围内随着分数阶微分阶次的增大而增大以及图像的平均亮度越大,恰可感知的亮度差异就越大的特点;然后,根据图像的整体灰度分布和局部灰度值构造了自适应分段函数来确定分数阶微分阶次。实验结果表明,该方法能自动寻找最佳微分阶次,增强后的图像视觉效果明显,图像增强视觉效果接近或超过最佳微分阶次下的视觉效果,增强图像的对比度明显高于最佳微分阶次下的对比度。     

浅谈数字图像处理课程教学改革与设计

数字图像处理是一门典型的综合性边缘课程,理论要求高,学习难度大。本文分析了数字图像处理课程实践教学中存在的问题。针对这些典型的问题,提出了三点改进思路,即开设专题讲座,实行引导式教学;精简理论推导,强化实际应用;实行案列教学,提升学习兴趣。实践教学证明,本文提出的教学改革措施对于学生学习数字图像处理这门课程具有一定的效果,能够明显提升学生的学习兴趣和学习效率。     

浅谈以Matlab数字图像处理为例的思维培养

学生创新思维的培养一直是教学实践改革的重点和难点。本文以数字图像处理的直方图图像增强知识点为引导,简要论述了培养学生创新思维的具体途径,即注重培养学生学习兴趣和学生自主学习的能力,最后通过构建基于Matlab GUI的灰度图像直方图增强演示系统来具体说明提升学生学习兴趣及学生自主学习动力的措施。     

分组+分级的C程序设计实验教学研究

针对学生对C语言学习采用"文科"式方法学习和兴趣不高的问题,分析学习C语言困难的内在原因,将编程题目按难度进行分级(初、中、高三级难度);提出趣味编程、分组+"陪审"模式的实验改革,通过四步来逐步提高学生的编程能力,充分调动学生对C语言学习的主动性和参与性,实际教学表明该方法较好地调动学生学习的兴趣,较明显地提高学生的自主学习和编程能力。