基于分?jǐn)?shù)階微分的圖像特征提取算法研究.pdf

1、隨著分?jǐn)?shù)階微分的發(fā)展以及它所具備的優(yōu)點(diǎn),它逐漸被廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域,且在圖像處理領(lǐng)域也得到了發(fā)展并取得了一些成果。圖像處理在信息表達(dá)、交流等方面占有很重要的地位。圖像的邊緣是圖像的主要特征信息之一,人們憑借邊緣特征就可以對圖像中的目標(biāo)進(jìn)行分割、識別和分類等處理。邊緣提取是圖像處理的重要研究內(nèi)容之一。
　　本文分析了分?jǐn)?shù)階微分和特征提取的研究現(xiàn)狀和基本理論,討論了分?jǐn)?shù)階微分算子CRONE算子,并在此基礎(chǔ)上提出了兩種特征提取的新方法,

2、且將第二種提取方法應(yīng)用到經(jīng)IPM變換后的交通場景中提取要素。
　　首先,提出了基于CRONE算子的多方向特征提取算法。該算法先通過旋轉(zhuǎn)CRONE水平模板從多個方向上提取圖像中物體的特征信息,然后根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量篩選提取結(jié)果,將無效特征及偽特征剔除,最后由梯度比例融合檢驗(yàn)結(jié)果得到特征圖。該提取方法可以有效提取圖像中目標(biāo)物體的輪廓,對頭像、交通場景等圖像的特征提取效果較好。
　　其次,提出了基于CRONE算子的S+Z型特征提取算法

3、。該算法的主要目的是為了充分利用像素間的鄰域信息,保留 CRONE算子的優(yōu)勢,為此,引入空間填充 S型和 Z型曲線,對圖像的鄰域像素進(jìn)行重排,再利用CRONE算子進(jìn)行特征提取。該算法可以很好地提取出圖像中的細(xì)節(jié)信息,適用于紋理圖像的提取。
　　最后,利用 IPM算法消除交通場景圖中的透視效果得到 IPM結(jié)果圖,采用基于CRONE算子的S+Z型特征提取算法對IPM圖進(jìn)行要素提取,將提取的要素經(jīng)過逆IPM算法,獲得交通場景要素圖。實(shí)驗(yàn)