The present invention provides an adaptive differential order fractional differential image enhancement method. The fractional differential image enhancement method for adaptive differential order includes the following steps: 1. image fractional order differential processing for digital image; 2. image processing for adaptive differential order based on genetic algorithm to find optimal control parameters. The invention has the beneficial effect that the adaptive differential order fractional differential image enhancement method reduces the calculation time by changing the mutation probability Pm to optimize the genetic algorithm, and uses the improved genetic algorithm to optimize the fractional order differential enhancement image to obtain the most suitable differential order of the image.
【技术实现步骤摘要】
一种自适应微分阶数的分数阶微分图像增强方法
本专利技术属于图像处理
,具体地涉及一种自适应微分阶数的分数阶微分图像增强方法。
技术介绍
通过增强图像的边缘和纹理信息可以获取更佳的视觉效果。图像的增强主要是沿用常规的一、二阶微分算法。这些算法虽然可以突出图像的高频信息,如边界信息,但往往忽视了低频纹理信息,很难检测到模糊边界和细微的弱边界,并且很容易增加图像高频噪声。而分数阶微分可以解决上述问题,但对于不同的图像纹理信息,要达到最优的增强效果,需要不同的微分阶数。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的缺陷或问题,提供一种自适应微分阶数的分数阶微分图像增强方法。本专利技术的技术方案如下:一种自适应微分阶数的分数阶微分图像增强方法包括如下步骤:1、对数字图像进行图像分数阶的微分处理;2、基于遗传算法寻找最优控制参数实现自适应微分阶数的图像处理。优选地,步骤2中包括如下步骤:2.1、构建图像参数模型:数字图像F(·)大小为N×M,f(x,y)是图像在x行y列的像素值,fv(x,y)为x行y列的该像素点经过微分阶数为v的掩模算子处理后的值,则可以定义增强程度函数G:其中:g(·)是一个对比度扩展函数;k是控制参数,其大小直接影响图像的处理质量,N,M,x,y均为正整数;2.2、利用遗传算法计算最优的参数k和v:根据需要自行设定染色体长度,采用奇偶方式分别编码,用奇数位基因构成序列表示控制参数k,用偶数位基因构成序列表示微分阶数v,基于以上优化遗传算法并将增强程度函数G作为遗传算法的适应度函数,通过对遗传算法中的变异概率Pm进行优化可得出每张图片的最佳微 ...
【技术保护点】
1.一种自适应微分阶数的分数阶微分图像增强方法,其特征在于:包括如下步骤:1、对数字图像进行图像分数阶的微分处理;2、基于遗传算法寻找最优控制参数实现自适应微分阶数的图像处理。
【技术特征摘要】
1.一种自适应微分阶数的分数阶微分图像增强方法,其特征在于:包括如下步骤:1、对数字图像进行图像分数阶的微分处理;2、基于遗传算法寻找最优控制参数实现自适应微分阶数的图像处理。2.根据权利要求1所述的一种自适应微分阶数的分数阶微分图像增强方法,其特征在于,步骤2中包括如下步骤:2.1、构建图像参数模型:数字图像F(·)大小为N×M,即图像由N行M列的像素点阵构成,f(x,y)是图像在x行y列的像素值,fv(x,y)为x行y列的该像素点经过微分阶数为v的掩模算子处理后的值,则可以定义增强程度函数G:其中:g(·)是一个对比度扩展函数;k是控制参数,其大小直接影响图像的处理质量,N,M,x,y均为正整数;2.2、利用遗传算法计算最优的参数k和v:根据需要自行设定染色体长度,采用奇偶方式分别编码,用奇数位基因构成序列表示控制参数k,用偶数位基因构成序列表示微分阶数v,基于以上优化遗传算法并将增强程度函数G作为遗传算法的适应度函数,通过对遗传算法中的变异概率Pm进行优化可得出每张图片的最佳微分阶数。上文针对变异概率Pm的优化,采用如下步骤:选取合适的适应度函数,将增强程度函数G作为遗传算法的...
【专利技术属性】
技术研发人员:孙伟,杜洋涛,张小瑞,徐慧,
申请(专利权)人:南京信息工程大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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