基于分?jǐn)?shù)階微積分的邊緣檢測(cè)方法研究.pdf

1、圖像的邊緣是圖像最基本也是最重要的特征之一。圖像邊緣檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理領(lǐng)域的經(jīng)典研究課題，也是至今仍沒(méi)有得到圓滿解決的一類問(wèn)題。往往僅憑一條粗略的邊緣輪廓線就能識(shí)別出一個(gè)物體。因此，如何獲取圖像的邊緣和輪廓，是圖像處理與分析中的持續(xù)問(wèn)題。
　　 本文回顧了一些經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算法，并對(duì)這些經(jīng)典算法理論及其具體實(shí)現(xiàn)步驟有比較詳細(xì)的介紹。在對(duì)國(guó)內(nèi)外研究成果分析和總結(jié)的基礎(chǔ)上，對(duì)邊緣檢測(cè)算法的研究做了一些工作：
　　

2、 首先，在已提出的利用分?jǐn)?shù)階次微積分組合得到復(fù)合導(dǎo)數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)求導(dǎo)的思想基礎(chǔ)上，通過(guò)頻域分析法實(shí)現(xiàn)了復(fù)合求導(dǎo)思想并進(jìn)一步探討了在邊緣檢測(cè)中的具體實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，提出了一套方案，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證復(fù)合導(dǎo)數(shù)思想能有效地應(yīng)用在邊緣檢測(cè)中。
　　 然后，分別提出了基于分?jǐn)?shù)階次復(fù)合導(dǎo)數(shù)的一階邊緣檢測(cè)算法和二階邊緣檢測(cè)算法。詳細(xì)地論述了實(shí)現(xiàn)過(guò)程，包括理論分析、算法研究、參數(shù)設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)仿真等。
　　 最后，利用已有的一些定性及定量的方法對(duì)提出的一、

3、二階算法和經(jīng)典算法如Canny算子、CRONE算子、LoG算子的一些性能進(jìn)行定性及定量評(píng)價(jià)。本文先對(duì)四種不同類型的圖像進(jìn)行定性分析，比較各算法的優(yōu)劣性。然后，研究了Pratt品質(zhì)因數(shù)、邊緣寬度、定位、定位精度、不同噪聲強(qiáng)度對(duì)算法的影響、算法運(yùn)算時(shí)間以及內(nèi)存空間占用量對(duì)算法的評(píng)價(jià)。結(jié)合主觀和客觀的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)提出的算法進(jìn)行了效果評(píng)價(jià)，從而驗(yàn)證了該算法的有效性。
　　 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法有效，展現(xiàn)該算法在檢測(cè)精準(zhǔn)度與抗噪性兩