基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型

doi:10.3724/SP.J.1087.2012.02848

计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (10): 2848-2850.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02848

基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型

蒋伟¹,丁志全²,³,刘亚威²

1. 重庆交通大学理学院, 重庆 400074
2. 重庆交通大学理学院，重庆400074
3. 重庆交通大学土木建筑学院, 重庆 400074

收稿日期:2012-04-06 修回日期:2012-05-24 发布日期:2012-10-23 出版日期:2012-10-01
通讯作者: 蒋伟
作者简介:蒋伟(1982-),男,重庆人,讲师,硕士,主要研究方向：偏微分方程、数字图像处理；丁志全(1988-),男,重庆人,硕士研究生,主要研究方向：数字图像处理及其在桥梁检测上的应用；刘亚威(1975-),男,甘肃人,副教授,博士研究生,主要研究方向：图像分析、模式识别。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;重庆市教委科技项目;重庆交通大学实验教改项

New image edge detection model based on fractional-order partial differention

JIANG Wei¹,DING Zhi-quan¹,²,LIU Ya-wei¹

1. School of Science, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China
2. School of Civil Engineering and Architecture, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China

Received:2012-04-06 Revised:2012-05-24 Online:2012-10-23 Published:2012-10-01
Contact: JIANG Wei
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摘要/Abstract

摘要： 现有的图像边缘检测方法效果不太理想,得到的图像边缘可能模糊。针对此问题,将分数阶微分理论和现有的Laplacian算子方法相结合应用于图像边缘检测,提出了一种基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型。实验结果表明,相比现有的整数阶微分边缘检测方法,该模型不仅能较好地检测出图像的边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用,尤其对于纹理细节丰富的图像而言,能够检测出更多的纹理细节信息,是一种比较有效的边缘检测方法。

关键词: 分数阶偏微分, 图像边缘检测, Laplacian算子, 纹理细节, 客观评价指标

Abstract: The effect of existing methods for image edge detection is not ideal,and the detected image edge may be fuzzy. Therefore, combining fractional-order differentiation theory with the existing Laplacian operator method, a new image edge detection model based on fractional-order differentiation was proposed. Compared with the existing integer-order differentiation edge detection methods, the experimental results show that the model, not only can detect the image edge well, but also have a certain effect on noise. It can detect more texture detail information especially for texture rich images. It is an effective method for edge detection.

Key words: fractional order partial differentiation, image edge detection, Laplacian operator, texture detail, objective evaluation index

中图分类号:

中图分类号: TP391.41

蒋伟丁志全刘亚威. 基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型[J]. 计算机应用, 2012, 32(10): 2848-2850.

JIANG Wei DING Zhi-quan LIU Ya-wei. New image edge detection model based on fractional-order partial differention[J]. Journal of Computer Applications, 2012, 32(10): 2848-2850.

[1]	周尚波, 王李平, 尹学辉. 分数阶偏微分方程在图像处理中的应用[J]. 计算机应用, 2017, 37(2): 546-552.
[2]	王程啸, 黄辉先, 杨辉, 徐建闽. 基于Riemann-Liouville改进的1~2阶分数阶边缘提取新模型[J]. 计算机应用, 2016, 36(1): 227-232.
[3]	蒋伟李小龙杨永琴张恒. 基于有理数阶微分的图像去噪新方法[J]. 计算机应用, 2014, 34(3): 801-805.
[4]	史婷婷李岩. 基于空间特征的图像检索[J]. 计算机应用, 2008, 28(9): 2292-2296.
[5]	林茂松; 唐晶磊; 景旭. 改进的中位切割法在示温漆图像分割中的应用[J]. 计算机应用, 2006, 26(6): 1359-1361.

基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型

New image edge detection model based on fractional-order partial differention

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