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基于Riemann-Liouville改进的1～2阶分数阶边缘提取新模型

         
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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.

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