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。     

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.     

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。     

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。     

一种基于分数阶微分的岩石裂隙图像提取算法

文章从分数阶微分和岩石裂隙图像的特点出发,提出了一种可运用于低灰度高频岩石裂隙细节提取的一种方法。该方法利用分数阶算子构造出小阶数微分算子模板,然后针对图像做迭代卷积操作,利用卷积后的图像极大值来逐次提取图像高频部分。最后实验证明。该方法相对于分数阶微分Tiansi模板算法具有非常好的细节提取能力,对拓展分数阶微分的应用进行了非常有意义的探索。     

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。     

基于分数阶微分的岩石裂隙图像增强

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。将算子模板的非零权值平分到与常系数“1”距离相同的像素点中,利用周围像素点的自相关性,得到一种改进的分数阶微分算子模板。实验结果表明：对于纹理细节信息丰富的图像而言,分数阶微分对灰度变化不大的平坦区域中的纹理细节信息的提取效果明显优于整数阶微分运算。     

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.     

图像增强中分数阶阶次自适应模型的构造

为了解决分数阶微分算子在图像增强中需要人工寻找最佳阶次,缺乏阶次自适应的问题,构造了分数阶微分阶次自适应数学模型。该模型以反正切函数为原型,以图像的梯度信息、局部信息熵、亮度和对比度为自变量,建立了微分阶次与图像局部信息之间的关系,从而可以根据图像的局部信息特征自动计算图像中各个像素点的最佳阶次,并将该模型应用在分数阶微分Tiansi算子的图像增强中。为了验证该模型的有效性,选用标准图像库中的多幅纹理图像进行实验,对实验结果进行了定性和定量分析,在定量分析中采用图像信息熵、平均梯度、清晰度和对比度四个评价指标衡量图像增强的效果,并与二阶微分Laplacian算子、Tiansi算子进行比较。理论分析和实验结果均表明建立该模型的有效性,对灰度图像可以得到连续变化的增强效果,接近于最佳分数阶微分增强效果,符合人们的视觉感受。     

一种基于分数阶偏微分方程的图像放大算法

针对传统图像放大算法的不足之处,将物理意义鲜明的分数阶偏微分理论引入到图像放大算法中,提出一种新的基于分数阶偏微分方程的图像放大算法,使得放大图像的轮廓更加清晰,同时能够有效保留放大图像的细节边缘特征。仿真实验结果表明,该方法对比传统图像放大算法在放大图像的同时也增强图像的清晰度和对比度。     

一种改进的小波语音增强算法

在提出了基于TEO的清音、浊音和噪音区分的基础上,采用不同的小波阈值处理方法在多尺度上进行阈值处理,并对阈值函数进行了改进。实验表明,该算法不但能够有效的抑制噪声,还能减少对清音部分的损失,既提高了信噪比,又改善了语音信号的清晰度和舒适度,是一种有效的语音增强算法。     

实现图象边缘检测的改进广义模糊算子法

在相关文献的基础上提出一种邻域加权预处理方法,基本解决了运用广义模糊算子进行边缘检测时出现的断线等问题。实验表明本算法相对于几种常用的边缘检测算子而言能获得较好的效果。     

引入分数阶微分的局部高斯分布拟合能量模型

局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型缺乏全局信息,对初始轮廓曲线选取较敏感,特别在分割弱边缘和弱纹理区域图像时,容易陷入局部极值,对噪声的鲁棒性不好.针对上述问题,文中提出引入分数阶微分的LGDF模型.在LGDF模型中引入全局的Grümwald-Letnikov(G-L)分数阶梯度拟合项,增强弱边缘和弱纹理区域的梯度信息,提高对初始轮廓曲线和噪声的鲁棒性.采用自适应权重函数确定全局项和局部项的系数,提高对灰度不均匀图像的分割效率和分割精度.根据图像的梯度模值、信息熵和对比度构建自适应分数阶阶次的函数,提高分割效率.理论分析和实验均表明,文中模型可以用于灰度不均匀、弱纹理、弱边缘图像的分割.合成图像和真实图像的实验表明文中模型可以提高图像的分割精度和效率.     

一种改进的梯度算子

针对传统梯度算子中 ,用于边缘方向检测的计算公式存在的缺点 ,提出了改进的用于边缘方向检测的计算公式 .鉴于用传统梯度算子检测的边缘方向是由反正切函数给出的 ,而反正切函数所表示的角度范围是 [- π/ 2 ,π/ 2 ],可是事实上 ,边缘方向的范围是 [0 ,2 π].为此 ,通过对梯度算子中 ,Prewitt算子的分析 ,指出传统的边缘算子不能区分两个相差 π的边缘方向 ,并给出了改进的用于边缘方向检测的计算公式 .在传统的梯度算子中 ,因为用于边缘方向检测的计算公式是不精确的 ,所以后续图象边缘的细化、短枝消除、缝隙填补和连接等处理就建立在一个不精确的基础之上 ,从而得到的边缘误差较大 .因为在图象低层处理中就引入了误差 ,所以后续图象高层处理的质量也降低了 .计算机仿真实验结果表明 ,该改进的用于边缘方向检测的计算公式是正确的和有效的 .     

基于小波去噪和改进Canny算子的边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法在抑制噪声和定位精度方面的不足．提出一种将小波去噪和改进Canny算子相结合的边缘检测方法。采用小波去噪方法对含噪图像进行噪声过滤．再用改进的Canny算子实现边缘检测。仿真实验结果表明,该方法抗噪能力极强,提取的边缘定位精确。     

基于自适应投影算法的分数阶全变分去噪模型*

为了在图像去噪的同时较好地保持图像的弱边缘和纹理细节,提出基于自适应投影算法的分数阶全变分模型.该模型使用Grünwald-Letnikov分数阶微分替代全变分正则项中的一阶导数,通过将图像投影在全变分球体上以解决分数阶全变分的优化问题.并根据图像的局部信息将图像分为纹理区域和非纹理区域,从而自适应计算投影方法中的软阈值.理论分析和实验均表明,文中方法在去除噪声的同时可以消除块效应,并且能有效保持图像的弱边缘和纹理细节.     

一种改进的形态学梯度边缘检测算法

数学形态学边缘检测器能克服线性边缘检测器的一些缺点,但是存在宽边缘,导致边缘分辨率较低。文章依据宽边缘形成机理,提出了一种从相互垂直方向分割形态学梯度图像,提取截面曲线局部极大值的边缘检测算法;给出了算法实现的详细步骤。实验表明该算法能提高形态学梯度边缘检测器的边缘分辨能力,并且能增强形态学边缘检测器的抗噪性能。     

改进的差异演化算法

针对差异演化算法求解复杂优化问题效率不高问题,提出一种改进的差异演化算法。该算法采用单种群机制提高全局搜索能力,利用二次局部变异操作使当前种群中的部分个体在当前最优个体附近寻优,增强局部搜索能力。利用不同类型的标准测试函数对该算法进行测试,并与差异演化算法、动态差异演化算法和粒子群优化算法进行比较。仿真结果表明,改进的差异演化算法显著提高了搜索效率。     

On The Exact Controllability of Impulsive Fractional Semilinear Functional Differential Inclusions

In this paper, we deal with the exact controllability for impulsive fractional semilinear functional differential inclusions in Hilbert spaces. Under suitable assumptions, the exact controllability of the control systems are formulated and proved. The main tools in our study rely on the fixed point theorem for multivalued maps due to Dhage associated with evolution systems.