自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階微分的點(diǎn)表示方法研究.pdf

1、移動(dòng)拍攝設(shè)備或廣泛應(yīng)用的移動(dòng)終端成像容易造成圖像局部區(qū)域輕微模糊；同時(shí)，圖像平滑區(qū)域內(nèi)的紋理特征在圖像局部特征檢測(cè)中容易被忽略或描述不準(zhǔn)確。這些都為后續(xù)特征表示、目標(biāo)檢測(cè)帶來(lái)了一定的困難。近年來(lái)，分?jǐn)?shù)階微積分理論已經(jīng)在信號(hào)處理和控制領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，在圖像處理領(lǐng)域特別是在應(yīng)對(duì)平滑/模糊區(qū)域的紋理特征或復(fù)雜紋理增強(qiáng)處理時(shí)，分?jǐn)?shù)階微積分理論應(yīng)用已經(jīng)初具成效。為了更好的描述復(fù)雜紋理結(jié)構(gòu)，本文主要研究分?jǐn)?shù)階微分掩模算子的自適應(yīng)構(gòu)造原理及其在圖像預(yù)處

2、理、特征點(diǎn)表示中的應(yīng)用。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了一種自適應(yīng)非整數(shù)步長(zhǎng)的分?jǐn)?shù)階微分掩模算法。通過(guò)充分考慮圖像間的高度自相關(guān)性，對(duì)不同紋理結(jié)構(gòu)自適應(yīng)估計(jì)非整數(shù)步長(zhǎng)和分?jǐn)?shù)階階次。這突破了以往采用單位步長(zhǎng)及固定分?jǐn)?shù)階階次的傳統(tǒng)思想，提高了分?jǐn)?shù)階微分解析值的精度。通過(guò)圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)表明，本文算法能夠根據(jù)不同紋理結(jié)構(gòu)自適應(yīng)選擇分?jǐn)?shù)階階次和步長(zhǎng)，有效增強(qiáng)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(yīng)分?jǐn)?shù)階微分方向直方圖構(gòu)造算法

3、。針對(duì)不同紋理結(jié)構(gòu)自適應(yīng)估計(jì)分?jǐn)?shù)階階次，進(jìn)行局部方向和梯度幅值計(jì)算；并綜合考慮距離和強(qiáng)度的相似性實(shí)現(xiàn)權(quán)重因子的計(jì)算。這使得局部方向直方圖估計(jì)不僅僅充分考慮了局部紋理結(jié)構(gòu)，而且權(quán)值計(jì)算也融入了像素之間的相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法能根據(jù)不同紋理結(jié)構(gòu)自適應(yīng)估計(jì)分?jǐn)?shù)階微分方向直方圖，較整數(shù)階差分更能對(duì)局部紋理特征進(jìn)行準(zhǔn)確刻畫(huà)。⑶提出了一種基于自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階微分的點(diǎn)特征描述方法。針對(duì)局部特征采用自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階階次，并以分?jǐn)?shù)階差分實(shí)現(xiàn)對(duì)方向直方圖的構(gòu)