[发明专利]一种基于分数阶微分估计梯度域的图像滤波方法

摘要

本发明公开一种基于分数阶微分估计梯度域的图像滤波方法，在数值约束E_d方面，利用掩模区域内的中值进行数值约束；在梯度约束E_g方面，将基于整数阶微分的梯度约束与基于整数阶微分的边缘约束融合，得到基于分数阶微分的梯度；计算方向直方图时，对每个方向区域采用高斯权重，得到最终的梯度方向描述子，构造方向直方图进行方向约束。本发明的方法以分数阶微分为基础，得出一个较为全面准确的滤波框架，以便更好地实现图像滤波，提高图像滤波的质量。该方法应用于图像补光，图像去噪和对图像锐化，输出图像的信噪比和平均梯度、平均信息熵比传统的滤波框架高。

主权项

1.一种基于分数阶微分估计梯度域的图像滤波方法，其特征在于，在数值约束Ed方面，利用掩模区域内的中值进行数值约束；在梯度约束Eg方面，将基于整数阶微分的梯度约束与基于整数阶微分的边缘约束融合，得到基于分数阶微分的梯度；计算方向直方图时，对每个方向区域采用高斯权重，得到最终的梯度方向描述子，构造方向直方图进行方向约束，得到的算法表示为(1)：E(f)＝∑Ed(p)+Eg(p)+Eh(p)      (1)其中，Ed(p)为改进的数据约束，Eg(p)为基于分数阶微分重构后的梯度约束，Eh(p)为方向约束，Ed(p)，Eg(p)和Eh(p)由式(2)计算得出：其中，f(p^*)为掩模区域内所有像素值的中值，与分别为输入图像与导向图像当前像素掩模内方向直方图中占比最大的角度，用来对输入图像与导向图像进行梯度方向约束；分别由式(3)得出：其中，fv(p)‑fv(q)与uv(p)‑uv(q)表示为：对输入图像与导向图像中当前像素与四邻域像素基于分数阶微分进行梯度幅值比较。