基于分数阶偏微分的井下移动设备在线检测数据融合算法

针对在应用无线传感网络技术实时采集井下移动设备各类检测数据时,因设备作业时位置处于动态变化之中,检测数据受到检测设备性能、设备工作环境和信号干扰等多重因素影响存在着无法预测的检测误差,致使数据管理中心采集到的检测数据无法反映井下移动设备真实的监测信息,直接影响着设备运行安全性和生产管理系统工作可靠性的重要问题.本文提出了基于分数阶偏微分的井下移动设备检测数据融合算法,并通过0.5阶偏微分方程在采煤机工作时液压油箱中油温检测数据融合处理实验中的应用,验证了该算法对于多重因素影响下的井下移动设备的检测数据具备较高的融合精度,可有效提高井下移动设备监测信息的检测精度和生产管理系统的工作可靠性.     

基于R-L分数阶微分梯度算子的边沿检测

在处理数字图像中处理中,为了提取更加细微的边缘信息,克服经典梯度算法的不足,根据R-L分数阶微积分的定义和边缘检测的基本原理,推导出一维离散分数阶微分梯度算子,并且推广到二维,提出了一种基于R-L分数阶微分的新算子模板,并在实验中得以实现.实验结果表明,这种算子更能提取细节信息,使得边缘更加突出,与经典1阶和2阶的边缘检测算子相比,在处理以低频信号为主的图像时有一定的效果提升,而在处理以高频信号为主的图像时有较大的效果提升.     

分数阶微分滤波器及高斯分布参数估计

设计了一种分数阶微分滤波器．利用此滤波器可实现信号的分数阶微分，使得分数阶微分计算简单化．首先，采用此滤波器获得高斯分布的分数阶微分；然后，通过对高斯分布的分数阶微分的分析，建立了高斯分布的分数阶微分的过零点与微分阶数之间的关系和高斯分布的分数阶微分的最大值与微分阶数之间的关系；最后，得到了一种估计高斯分布参数的新方法．     

基于分数阶微分的图像增强

通过理论分析得出分数阶微分可以大幅提升信号高频成分,增强信号的中频成分、非线性保留信号的甚低频,据此得出分数阶微分应用于图像增强将使图像边缘明显突出、纹理更加清晰和图像平滑区域信息得以保留的增强图像;然后由经典的分数阶微分定义出发,推导出了分数阶差分方程,构建了近似的Tiansi微分算子.通过图像增强的实验表明:采用基于分数阶微分算子的图像增强方法,其增强图像的视觉效果明显优于传统的微分锐化(整数微分)方法.文中方法为拓展分数阶微分的应用领域进行了有意义的探索.     

图像边缘检测的分数阶微分算子研究

针对常用整数阶微分边缘检测算子不能较好保持图像纹理细节的不足,在4-方向的Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子的基础上利用0~1阶分数阶微分替换一阶微分,构造了3种用于图像边缘检测的0~1阶分数阶微分新算子。实验结果表明,所构造的3种分数阶微分算子不仅能有效地提取出图像的边缘信息,而且还能较大程度地保留图像的纹理细节。检测效果优于常用整数阶微分算子及现有的一些0~1阶分数阶微分算子。     

基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型

现有的边缘检测算法对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图像边缘有可能模糊不清。为了克服这些不足,以分数阶微分理论为基础,结合Sobel算子边缘检测方法,提出了一种基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型。理论研究和实验结果表明,与现有方法相比较,该模型不仅能较好地提取图像边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用;特别地,对于纹理细节较丰富的图像而言,该模型能够检测出更多的纹理细节信息,优于常用的整数阶微分方法,是一种有效的边缘检测方法。     

结合分数阶微分和Canny算子的边缘检测

目的 传统的边缘检测算法对于具有分形结构等复杂纹理的图像和弱边缘图像检测精度较低。方法 针对该问题,将Grünwald-Letnikov（G-L）分数阶微分引入到Canny算子中,设计了一种新的基于G-L定义的分数阶微分掩模,在分数阶阶次的选取上更灵活（阶次可取正数和负数）,分析了分数阶微分掩模中的参数与边缘检测精度之间的关系,并引用了3种评价指标来评定算法的性能。结果 将G-L分数阶梯度代替Canny中传统的梯度算子,不但可以增强图像的细节信息,而且可以增强灰度均匀和弱纹理区域的梯度信息,从而提高了边缘检测的精度和稳定性;设计了一种新的基于G-L定义的分数阶微分掩模,该掩模在分数阶阶次的选取上更灵活,具有差分方向可调性,其应用范围更广;并通过实验给出了边缘检测精度与模板参数之间的关系,从而为最佳模板参数的选取提供了依据。用综合图像和真实图像进行了实验,并与传统的5种边缘检测算子和3种基于分数阶微分的边缘检测算法进行比较,从检测精度,检测效率和抗噪性能3方面验证本文算法性能,大量的实验结果表明,本文算法在检测精度,检测效率和抗躁性能方面都有较大的提升。结论 理论分析和实验结果均表明,该算法可用于检测图像中的纹理细节和弱边缘,且检测精度和稳定性都有明显的提高,本文算法是Canny算法应用的一个重要延伸。     

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.     

基于分数阶微分的图像边缘检测算法

针对传统边缘检测算法对于图像边缘提取存在边缘缺失、不连续等问题,为提高边缘的完整性与连续性,提出一种基于分数阶微分的边缘检测算法.由G-L定义构造分数阶微分掩模算子,使用不同阶次的算子对高、低频图像分别进行边缘提取,然后将两部分边缘进行融合,最终得到连续完整的图像边缘.实验结果表明,该算法不仅提高了边缘信息的完整性,还...     

一种新的分数阶微分的图像边缘检测算子

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。     

基于NSCT和分数阶微分的多聚焦图像融合方法

为了增加图像的细节信息,提出了一种基于NSCT和分数阶微分的多聚焦图像融合方法。首先采用NSCT将源图像分解为低频子带和高频子带,低频融合规则以基于局部对比度的变化显著度最大为决策图,高频融合规则以基于分数阶微分算法的梯度最大为决策图。最后通过逆NSCT得到融合图像。通过对比多组融合图像主、客观评价结果表明,该方法能有效保留边缘信息。     

基于四元数分数阶方向微分的图像增强

根据已有的四元数和分数阶微分的知识, 以及它们在现代信号处理中的应用, 推导出一种新知识: 四元数分数阶方向微分, 并将其应用于图像增强. 该方法首先将一幅彩色图像用一个四元数函数表示, 给出四元数函数的分数阶方向微分的定义和计算方法, 继而推导出沿八个方向的四元数分数阶方向导数的数值计算模板, 并根据八个方向的分数阶导数求出图像平面中各点的四元数分数阶方向微分的矩的最大值, 以该最大值代替该点的像素值, 从而得到增强后的图像. 实验结果表明, 该方法应用于图像增强能使图像边缘明显突出、纹理更加清晰和图像平滑区域信息得以非线性保留, 其视觉效果明显优于传统的微分锐化方法.     

基于自适应Riesz分数阶微分的雾天图像增强

为了提高雾天图像的清晰度,解决分数阶微分阶数取值的单一性问题,提出了一种新的自适应分数阶微分的图像增强方法。基于具有六阶精度的Riesz分数阶微分的近似计算公式,构造了一种新的高精度分数阶微分掩模——RH算子,并对其进行改进,形成了IRH算子。针对图像局部特征建立了分数阶微分函数,提出了一种分数阶微分选取准则,实现了阶数逐点自适应选取的方法。结合IRH算子,形成了自适应IRH图像增强算法。对于彩色图像,由于RGB空间各通道之间独立性低,对各通道增强后再叠加可能会出现颜色失真,因此将图像由RGB空间转化到HSV空间且只对亮度通道进行增强处理。选择一组雾天图像进行了实验,并与Tiansi算子,基于分割的自适应分数阶微分图像增强算法以及自适应分数阶微分的复合双边滤波算法进行了比较,实验结果表明所提算法具有明显的增强效果,并且通过计算信息熵和平均梯度进一步表明了该算法的有效性。     

一种改进的分数阶微分掩模算子

分数阶微分理论用于图像处理是近期一个新的研究课题。文中从分数阶微分对图像细微细节的增强能力出发,对分数阶微分的机理进行分析,且根据分数阶微分Tiansi算子的作用特点,提出一种可大幅增强边缘信息值的改进Tiansi算子方法。具体的做法是将Tiansi模板分解为8个不同方向的小模板,得到像素点周围8个方向的加权求和值。然后将8个值进行不同的分组,得到增强幅度不同的3种改进方法。最后通过增强的实验表明,对于岩石节理裂隙图像而言,改进方法可有效增强边缘并且比传统算子得到更丰富的细节信息。     

数字图像的Caputo分数阶微分增强

近年来基于分数阶微积分的信号和图像处理受到广泛关注. 目前常见的应用于图像处理的分数阶微分算子包括G-L（Grünwald-Letnikov）型、R-L（Riemann-Liouville）型和Caputo型3种.G-L和R-L算子尽管能对图像有着一定的增强效果,但其对图像对比度、清晰度的提升有限;而Caputo型微分掩模算子目前多限于（0,1）阶的低阶算子,其高阶次算子的研究和应用相对较少.对高阶次Caputo型分数阶微分算子及其图像增强应用进行研究,首先针对（1,2）阶、（2,3）阶次Caputo型分数阶微分构建一种基于向前差分的微分掩模算子,并对其误差进行了论证;其次进一步给出了更高阶次Caputo型分数阶微分算子的矩阵化表现形式;最后在此基础上将所提出的高阶次Caputo型分数阶微分掩模算子应用于图像增强.实验结果表明所提出的高阶次Caputo型分数阶微分算子取得了很好的图像增强效果,对提升图像的对比度、清晰度和平均梯度具有较为明显的优势.

     

基于1~2阶分数阶微分的图像增强算法

在利用分数阶微分进行图像增强时,现有方法大多是基于0~1阶分数阶微分,而基于1~2阶分数阶微分的方法较少。为此,分析1~2阶分数阶微分对图像增强的作用,基于1~2阶分数阶微分构造一种用于图像增强的掩模算子。实验结果表明,该算子优于常用的频域法和空域法,比现有的一些0~1阶分数阶微分算子具有更好的图像增强效果。     

利用1~2阶分数阶微分掩模的边缘检测

现有的分数阶微分边缘检测算子大都是基于0~1阶分数阶微分而构造,鲜有文献讨论基于1~2阶分数阶微分的边缘检测算子。为此,分析了1~2阶分数阶微分对信号的作用,基于1~2阶分数阶微分构造了一种新的边缘检测掩模算子。实验结果表明,该算子不仅优于常用整数阶微分算子,而且比现有的一些0~1阶分数阶微分算子具有更好的边缘检测效果。     

整数阶滤波的分数阶Sobel算子的边缘检测算法

针对传统的整数阶微分图像边缘检测算子存在的边缘模糊不清、受噪声影响大等问题,该算法从改进传统的整数阶微分Sobel算子入手,以分数阶微分理论为基础推导出了分数阶微分Sobel算子,结合Sobel算子边缘检测方法,将整数阶微分Sobel算子作为滤波器与分数阶微分Sobel算子作卷积运算,改进了整数阶微分Sobel算子。整数阶微分滤波后的分数阶微分Sobel算子成功地解决了传统的边缘检测算子存在的准确性低、抗噪性差等问题。理论研究与实验结果表明,该边缘检测算子对图像的边缘细节特征刻画得更精细,抗噪性更强,优于常用的整数阶微分边缘检测算子,边缘检测效果很好。     

用分数阶微分提取图像边缘

文章是分数阶微分在图像处理中的尝试性应用。首先通过理论上分析得出分数阶微分可以大幅提升信号高频成分,增强信号的中频成分,非线性保留信号的甚低频。据此分析得出分数阶微分应用于图像边缘信息提取将获得高于传统基于一、二阶微分的方法的信噪比。然后由经典的分数阶微分定义出发,推导出了分数阶差分方程,构建了近似的分数阶Tiansi微分模板。最后通过图像边缘提取的实验表明：基于分数阶微分算子不仅可以有效提取图像边缘,而且比整数阶微分算子具有更高的信噪比。为拓展分数阶微分的应用领域,进行了有意义的探索。