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A Novel Approach for Edge Detection Algorithm Based on Conformable Derivatives for Image Processing
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AI
DOI：10.1007/s00034-026-03613-3.png)
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摘要
En 中文
本研究设计了基于Khalil、分形、Atangana和M截断一致导数的新型边缘检测器，并进行了实验测试。为减弱图像噪声，还提出了基于这些导数的高斯滤波器。我们将这些边缘检测器与传统的整数阶方法进行比较，重点关注以下方面。根据对来自三个不同知名图像数据库的测试图像应用峰值信噪比（PSNR）指标的分析，一致滤波器比传统整数阶方法具有更强的抗噪性。图像梯度也通过所考虑的一致导数推广到任意阶，从而使得到的边缘算子能够很好地保持物体轮廓和纹理信息。这通过基于边缘强度相似性图像质量度量（ESSIM）的视觉质量比较得到证实。进一步基于两种指标进行了先验分析，以确定提供最佳性能的一致阶数。最后，将边缘检测器应用于不同类型的图像，如噪声图像、医学图像、纹理丰富的图像、有阴影模式的图像等。综合研究结果表明，所提出的算子在边缘连续性、抗噪性和纹理细节保持方面具有优越性，能够获得更明亮的边缘，从而更好地实现对场景构成元素的可视化识别。
Keyword:
Edge detection
Conformable calculus
Image gradient
Gaussian filter
Conformable derivatives
Image dataset
期刊
C
IF:
2
论文数:
326
被引数:
0
机构
引用论文
QRFODD: Quaternion Riesz fractional order directional derivative for color image edge detection.png)
SIGNAL PROCESSING
SIGNAL PROCESSINGIF3.6
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