[发明专利]一种基于非因果分数阶次微分的图像锐化方法

摘要

本发明公开了一种基于非因果分数阶次微分的图像锐化方法，属于图像处理技术领域。本发明利用因果分数阶次微分和反因果分数阶次微分的组合来实现对待锐化图像的非因果分数阶次微分，通过调节微分阶次的值来调节最终的幅频增益，进而调节对噪声的抵抗性以及对图像细节信息的敏感度，然后将最终的非因果分数阶次微分图像以一定形式加入到原始待锐化图像中，得到最终的锐化图像。本发明基于非因果分数阶次微分的新颖算法进行微分运算，在增强图像细节信息的同时，能够有效地抑制噪声，在抑制噪声影响的同时，能够极大地增强图像的细节，能广泛应用于图像分析和自动目标识别等领域。

主权项

1.一种基于非因果分数阶次微分的图像锐化方法，其特征在于：其利用因果分数阶次微分和反因果分数阶次微分的组合来实现对待锐化图像的非因果分数阶次微分，具体过程为：第一步：将待锐化图像中的一阶导数运算用拉普拉斯变换表示为s，通过sα滤波，进行正向α阶微分运算；第二步：通过(s*)α或(‑s)α滤波，进行反向α阶微分运算，其中s*代表s的共轭复数；第三步：将第一步与第二步的微分结果相加；通过调节微分阶次的值来调节最终的幅频增益，因果微分的微分阶次和反因果微分的微分阶次取值均为(0,1]，进而调节对噪声的抵抗性以及对图像细节信息的敏感度，然后将最终的非因果分数阶次微分图像以一定形式加入到原始待锐化图像中，得到最终的锐化图像；将非因果分数阶次微分图像加到原始待锐化图像中，即：s(x,y)＝f(x,y)+c*g(x,y)其中，f(x,y)为原始图像，g(x,y)为非因果分数阶次微分图像，s(x,y)为锐化图像，若所用掩膜的权值之和大于阈值q，q为大于0且小于0.5的实数，令c＝0，否则c＝1。