分数阶微分对图像高频信号的强化相对整数阶微分要缓和许多,将分数阶微分引入到对岩石裂隙图像的应用中可以更有助于本文在提取高频信号时保留较高频的图像细节。这也是将分数阶微分引入到岩石裂隙图像处理中来的主要原因。首先本文针对分数阶微分的Tiansi算子进行了大量的分析和研究,并在克服这种算子缺陷的基础上改进了一种新的分数阶微分算子——修正算子。新的分数阶微分模板相比原有的算子和整数阶微分算子具有非常好的兼容性,而且在微分效果上也具有较好的连续性,而且新算子的抗噪水平相对于Tiansi算子要稳定的多。事实证明,这种模板算子在实践中更适合担当分数阶微分算子的角色。然后本文根据分数阶微分的数学意义和岩石裂隙图像的特点提出了一种新的非常好的适用于分数阶微分模板的算法——迭代卷积。这种算法较好得结合了分数阶微分和岩石裂隙图像的特点,将分数阶微分算子卷积的优点更好的发挥了出来。实验证明,此方法相对于分数阶微分卷积后阈值分割具有更好的细节提取能力。最后本文将迭代卷积算法扩展到对一般图片的高频细节提取。相对于经典算子微分阈值分割的效果,这种算法更注重将图像中的较小的纹理灰度值差异提取出来,而经典微分算子阈值分割的算法更注重在意的是灰度值差异较大的边缘和纹理。这种算法的扩展应用在提取图像纹理细节和分析图像纹理细节时具有非常好的应用。