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时间:2019-03-07
《分数阶微分应用于图像边缘检测的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、摘要摘要分数阶微积分是整数阶微积分运算的推广,它将普通意义下的微积分运算的运算阶次从整数推广到分数的情况。随着计算技术的发展和对分数阶微积分运算应用研究探索的深入,分数阶微积分在国内外已经成为一个研究的热点,在多个领域中起到了越来越重要的作用。图像的边缘反映了图像的最基本特征,在医学领域,医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性。本文结合分数阶微积分的基本理论方法,在已有文献的基础上,给出了一种改进的基于分数阶微积分算法的图像边缘检测方法,不仅有效的提取了图像边缘特征,而且获得了较好的抗噪性能。本文主要工作如下:(1)全面地介绍和分析
2、了分数阶微积分的基本理论,并对分数阶微积分与整数阶微积分进行了比较。(2)介绍了图像边缘检测以及传统的图像边缘检测方法,并进行了仿真实验。(3)通过对分数阶微分应用于图像边缘检测的理论分析得出了分数阶微分较整数阶微分更有利于提取图像边缘信息的优势所在,并从分数阶微分的基本定义出发,利用偏微分公式推导出可以作用于图像的分数阶微分掩模模板,实现分数阶的微分算子。(4)在MATLAB平台下实现基于分数阶微分的医学图像边缘检测算法的仿真,实现利用分数阶微分的特性在有效提取医学图像边缘的同时减小噪声影响的功能,获取相比于整数阶微分的传统经典的边缘检测方法具有较好效果的医学图像边缘信息,而且通过对分
3、数阶微分阶数的调整得到最佳的医学图像边缘信息。总结全文,本文的创新点为:(1)将作用于图像的微分阶数由整数推广到分数;并利用偏微分公式推导出分数阶微分掩模模板;(2)将分数阶微分掩模算子放在MATI.AB平台下实现医学图像的边缘检测;通过对不同算法提取图像边缘信息的比较,得出基于分数阶微分的图像边缘检测的优势所在,并通过对分数阶微分阶数的调整得到了最佳的医学图像边缘信息。关键词:分数阶微积分;医学图像;算子;掩模模板;微分阶数;边缘检测大连交通人学丁学硕十学f屯论文AbstractFractionalcalculusisaninteger-ordercalculusoperationst
4、opromoteitundertheordinarymeaningoftheoperatorcalculusoperationextendedtoorderthemfromallintegerfractionof.Ascomputingtechnologydevelopmentandapplicationoffractionalcalculusoperatorsin.depthstudyandexploration.fractionalcalculusathomeandabroadhasbecomearesearchhotspotinmanyfieldshasplayedallincre
5、asinglyimportantrole.Theedgeoftheimagereflectsthebasicfeaturesoftheimage,inthemedicalfield,medicalimageedgedetectioninmedicalimageprocessingandanalysisofkeysteps,whichdirectlyaffectstheclarityofthespeedandaccuracyofmedicaldiagnosis.Inthispaper,fractionalcalculusofbasictheoriesandmethods,onthebasi
6、softheexistingliteratureiSpresentedallimprovedalgorithmbasedonfractionalcalculusoftheimageedgedetectionmethod,notonlyeffectivelyextracttheimageedgefeatures,butalsowonthebetteranti-noiseperformance.Inthispaper,areasfollows:(1)acomprehensivedescriptionandanalysisoffractionalcalculustothebasictheory
7、,andfractionalcalculusandinteger-ordercalculuscompared.(2)describestheedgedetectionaswellastraditionalimageedgedetectionmethods,andsimulationexperiments.(3)theUSeoffractionalorderdifferentialappliedtotheimageedgedetect
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