【摘 要】
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现有边缘检测方法对纹理图像检测不能得到较理想的结果。分数阶微分运算具有非线性增强图像纹理细节特征的优势,对较有代表性的Sobel算子进行改进,并对图像进行去噪和引入自
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(61071176);国家863计划项目资助(2009AA04Z137);中南大学硕士生学位论文创新基金资助
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现有边缘检测方法对纹理图像检测不能得到较理想的结果。分数阶微分运算具有非线性增强图像纹理细节特征的优势,对较有代表性的Sobel算子进行改进,并对图像进行去噪和引入自适应阈值,提出了一种基于纹理图像的分数阶Sobel算子。理论研究和实验结果表明,与常用梯度算子相比,该算子能较好的提取图像边缘特征,特别地,对于纹理图像而言,该方法能够检测出更多的纹理边缘和得到更好视觉效果,且对噪声有很好的抑制作用,优于常用的整数阶微分梯度算子,是一种有效的边缘检测方法。
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