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基于分数阶微分自适应算法的煤尘图像滤噪

王征 马宪民

王征,马宪民.基于分数阶微分自适应算法的煤尘图像滤噪[J].工矿自动化,2014, 40(8):43-46..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.08.011
引用本文: 王征,马宪民.基于分数阶微分自适应算法的煤尘图像滤噪[J].工矿自动化,2014, 40(8):43-46..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.08.011
WANG Zheng, MA Xianmi. Image denoising of coal dust based on fractional calculus adaptive algorithm[J]. Industry and Mine Automation, 2014, 40(8): 43-46. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.08.011
Citation: WANG Zheng, MA Xianmi. Image denoising of coal dust based on fractional calculus adaptive algorithm[J]. Industry and Mine Automation, 2014, 40(8): 43-46. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.08.011

基于分数阶微分自适应算法的煤尘图像滤噪

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.08.011
基金项目: 

国家自然科学基金项目(51277149)

陕西省教育厅专项基金项目(2013JK1080)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Image denoising of coal dust based on fractional calculus adaptive algorithm

  • 摘要: 针对传统的煤尘图像滤噪方法迭代过程长、滤噪效果不理想、纹理保持能力差等问题,对现有的滤噪方法进行改进,建立了基于分数阶微分模型的自适应滤噪算法。改进算法对参数u的变化梯度进行调整,从整数阶扩展到分数阶;根据区域特征分别对算法中的各项参数进行自适应选择。实验结果表明,改进后的滤噪算法收敛速度快,迭代次数少,滤噪效果好,纹理保持能力强,且其检测滤噪效果能力的量化指标获得了很好的改善。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2014-08-10

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