%0 Journal Article
%T 基于Riemann-Liouville改进的1~2阶分数阶边缘提取新模型
%A 徐建闽
%A 杨辉
%A 黄辉先
%J 计算机应用
%D 2016
%R 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.01.0227
%X 摘要 针对数字图像的处理中采用整数步长与0~1阶分数阶微分的掩模算子未能精确定位边缘信息、缺少图像的纹理细节的问题,在Laplacian算子的基础上提出了一种新的边缘检测掩模算子。该算法从Riemann-Liouville(R-L)定义出发,推出1~2阶分数阶微分在中频信号的增强效果优于0~1阶分数阶微分并显著提升了高频信号,最终得到精确的检测效果。仿真结果表明:提出的算子能更好地提取边缘信息,尤其对灰度变化不大的平滑区域中纹理细节丰富的图像,该算子检测到的信息优于现有0~1阶微分算子,针对主观识别有更高的准确率;客观上采用扫描法的定位误差统计,该算子的综合定位误差率为7.41%,低于整数阶微分算子(最低为10.36%)与0~1阶微分算子(最低为9.97%),有效提高了边缘定位精度。该算子尤其适用于具有较高频信息的图像边缘检测中
%K 边缘信息
%K 纹理细节
%K 分数阶微分
%K 掩模算子
%K 定位误差
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract18961.shtml