本文關(guān)鍵詞：結(jié)合分數(shù)階微分和Canny算子的邊緣檢測　出處：《中國圖象圖形學報》2016年08期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：目的傳統(tǒng)的邊緣檢測算法對于具有分形結(jié)構(gòu)等復雜紋理的圖像和弱邊緣圖像檢測精度較低。方法針對該問題,將Grünwald-Letnikov(G-L)分數(shù)階微分引入到Canny算子中,設(shè)計了一種新的基于G-L定義的分數(shù)階微分掩模,在分數(shù)階階次的選取上更靈活(階次可取正數(shù)和負數(shù)),分析了分數(shù)階微分掩模中的參數(shù)與邊緣檢測精度之間的關(guān)系,并引用了3種評價指標來評定算法的性能。結(jié)果將G-L分數(shù)階梯度代替Canny中傳統(tǒng)的梯度算子,不但可以增強圖像的細節(jié)信息,而且可以增強灰度均勻和弱紋理區(qū)域的梯度信息,從而提高了邊緣檢測的精度和穩(wěn)定性;設(shè)計了一種新的基于G-L定義的分數(shù)階微分掩模,該掩模在分數(shù)階階次的選取上更靈活,具有差分方向可調(diào)性,其應(yīng)用范圍更廣;并通過實驗給出了邊緣檢測精度與模板參數(shù)之間的關(guān)系,從而為最佳模板參數(shù)的選取提供了依據(jù)。用綜合圖像和真實圖像進行了實驗,并與傳統(tǒng)的5種邊緣檢測算子和3種基于分數(shù)階微分的邊緣檢測算法進行比較,從檢測精度,檢測效率和抗噪性能3方面驗證本文算法性能,大量的實驗結(jié)果表明,本文算法在檢測精度,檢測效率和抗躁性能方面都有較大的提升。結(jié)論理論分析和實驗結(jié)果均表明,該算法可用于檢測圖像中的紋理細節(jié)和弱邊緣,且檢測精度和穩(wěn)定性都有明顯的提高,本文算法是Canny算法應(yīng)用的一個重要延伸。
【作者單位】： 南昌航空大學江西省圖像處理與模式識別重點實驗室;西華大學機械工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61462065,61263046) 江西省自然科學基金項目(20151BAB207036)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 邊緣是圖像中不同區(qū)域之間的邊界,蘊含了視覺感知目標豐富的內(nèi)在信息,是圖像理解與場景感知的基礎(chǔ)。邊緣提取是圖像處理領(lǐng)域中研究最廣泛最重要的課題之一,在圖像分割、模式分析及基于輪廓的目標識別等更高層次視覺感知處理中起著重要的作用[1]。已有許多學者針對所處

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