自適應分數(shù)階微分的點表示方法研究.pdf

1、移動拍攝設備或廣泛應用的移動終端成像容易造成圖像局部區(qū)域輕微模糊；同時，圖像平滑區(qū)域內的紋理特征在圖像局部特征檢測中容易被忽略或描述不準確。這些都為后續(xù)特征表示、目標檢測帶來了一定的困難。近年來，分數(shù)階微積分理論已經在信號處理和控制領域廣泛應用，在圖像處理領域特別是在應對平滑/模糊區(qū)域的紋理特征或復雜紋理增強處理時，分數(shù)階微積分理論應用已經初具成效。為了更好的描述復雜紋理結構，本文主要研究分數(shù)階微分掩模算子的自適應構造原理及其在圖像預處

2、理、特征點表示中的應用。
　　本研究主要內容包括：⑴提出了一種自適應非整數(shù)步長的分數(shù)階微分掩模算法。通過充分考慮圖像間的高度自相關性，對不同紋理結構自適應估計非整數(shù)步長和分數(shù)階階次。這突破了以往采用單位步長及固定分數(shù)階階次的傳統(tǒng)思想，提高了分數(shù)階微分解析值的精度。通過圖像增強實驗表明，本文算法能夠根據不同紋理結構自適應選擇分數(shù)階階次和步長，有效增強圖像局部紋理，特別是平滑區(qū)域紋理。⑵提出了一種新的自適應分數(shù)階微分方向直方圖構造算法

3、。針對不同紋理結構自適應估計分數(shù)階階次，進行局部方向和梯度幅值計算；并綜合考慮距離和強度的相似性實現(xiàn)權重因子的計算。這使得局部方向直方圖估計不僅僅充分考慮了局部紋理結構，而且權值計算也融入了像素之間的相關性。實驗結果表明，本算法能根據不同紋理結構自適應估計分數(shù)階微分方向直方圖，較整數(shù)階差分更能對局部紋理特征進行準確刻畫。⑶提出了一種基于自適應分數(shù)階微分的點特征描述方法。針對局部特征采用自適應分數(shù)階階次，并以分數(shù)階差分實現(xiàn)對方向直方圖的構