基于Riemann-Liouville改进的1-2阶分数阶边缘提取新模型

　　针对数字图像的处理中采用整数步长与0 -1阶分数阶微分的掩模算子未能精确定位边缘信息、缺少图像的纹理细节的问题，在Laplacian算子的基础上提出了一种新的边缘检测掩模算子。该算法从Riemann-Liouville（R—L）定义出发，推出1-2阶分数阶微分在中频信号的增强效果优于0-1阶分数阶微分并显著提升了高频信号，最终得到精确的检测效果。仿真结果表明：提出的算子能更好地提取边缘信息，尤其对灰度变化不大的平滑区域中纹理细节丰富的图像，该算子检测到的信息优于现有0 -1阶微分算子，针对主观识别有更高的准确率；客观上采用扫描法的定位误差统计，该算子的综合定位误差率为7. 4l%，低于整数阶微分算子（最低为10. 36%）与0-1阶微分算子（最低为9. 97%），有效提高了边缘定位精度。该算子尤其适用于具有较高频信息的图像边缘检测中。