为了提取出更加精确和细微的边缘信息, 同时为了具有更好的抗噪性能, 提出了一种新的分数阶微分梯度算子。根据Riemann-Liouville分数阶微积分定义, 推导出了非整数步长的分数阶微分方程, 并采用拉格朗日插值方法确定非整数步长像素点的灰度值, 进而构造出八个方向的微分掩模, 实现了图像边缘检测。实验表明, 该方法更好地利用了图像的自相关性, 比传统的边缘检测算子能更好地提取图像边缘细节, 且对噪声具有更好的鲁棒性。
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