改进的分数阶微分算法在图像增强中的应用

林雪华，陈雁冰

(1.福州职业技术学院阿里巴巴大数据学院,福建福州 350108， 2.福建技术师范学院电子与信息工程学院，福建福清 350300)

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图像处理领域中，图像增强是经常用到的一种处理，其目的是针对实际应用中的特定需求，对某些部位、特征进行突出显示，或是提升整体的清晰度、改善图像质量.常见的增强算法对同一幅图像整体使用统一的滤波模板，并未充分考虑图像中局部场景的差异化，因此容易造成处理后的图像存在局部失真[1].而在有些应用场景中，图像并非整体都需要被增强[2]，而只需要对某些区域细节或者特征要素进行选择性的局部增强.

分数阶微积分是近几年的研究热点，国内外学者投入大量精力进行研究并取得一定成果.康凯[3]为了去除椒盐噪声，引入分数阶微积分，利用图像的局部特征，对图像的噪声点、纹理和边界等区域进行分割，并针对不同的像素点，计算信息熵和梯度函数，使得去噪的同时能较好的保持图像边界和纹理信息.DaliaYousri[4]等人引入分数阶微积分算法来优化花粉传粉算法FPA的局部搜索能力，并应用于图像分割中.张涌，蒲亦非[5]等人，构造8个方向的分数阶图像增强模板，并证明分数阶微分图像增强方法比传统方法具有更好的增强效果.

结合当前热点算法以及图像增强中存在的问题，对图像中需要增强和不需要增强的区域可以引入图像的局部标准差和粗糙度来界定，对需要增强的区域可单……