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非局部多尺度分数阶微分图像增强算法研究汇报人：2024-01-272023REPORTING

引言非局部多尺度分数阶微分理论图像增强算法设计实验结果与分析算法优化与改进方向探讨总结与展望目录CATALOGUE2023

PART01引言2023REPORTING

非局部多尺度分数阶微分图像增强算法是一种新型的图像增强方法，具有非局部性、多尺度和分数阶微分的优点，能够更好地保护图像细节和纹理信息，提高图像的清晰度和对比度。图像增强是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向，旨在改善图像的视觉效果，提升图像质量，以便于后续的图像分析和理解。在实际应用中，由于光照、噪声、模糊等多种因素的影响，图像往往会降质，导致图像信息的损失。因此，研究有效的图像增强算法具有重要意义。研究背景与意义

01目前，国内外学者已经提出了许多图像增强算法，如直方图均衡化、Retinex理论、小波变换等。这些算法在一定程度上能够改善图像质量，但仍然存在一些问题，如细节丢失、噪声放大等。02近年来，分数阶微分理论在图像增强领域得到了广泛应用。分数阶微分算子具有非局部性和多尺度特性，能够在不同尺度上提取图像的细节和纹理信息，有效地增强图像的清晰度和对比度。03非局部多尺度分数阶微分图像增强算法结合了非局部性、多尺度和分数阶微分的优点，能够更好地保护图像细节和纹理信息。目前，该算法在国内外研究中得到了广泛关注和应用。国内外研究现状及发展趋势

创新点包括提出了一种新的非局部多尺度分数阶微分算子，该算子具有更好的细节保护能力和噪声抑制能力。通过大量实验验证了所提算法的有效性和优越性，并与现有算法进行了比较和分析。设计了一种自适应的权重函数，用于平衡不同尺度上的微分信息，使得增强后的图像更加自然和真实。本文主要研究非局部多尺度分数阶微分图像增强算法的原理和实现方法，并通过实验验证算法的有效性和优越性。本文主要研究内容及创新点

PART02非局部多尺度分数阶微分理论2023REPORTING

分数阶微分定义及性质分数阶微分的定义分数阶微分是整数阶微分的扩展，其阶数可以为任意实数或复数。常见的定义有Riemann-Liouville定义、Caputo定义和Grünwald-Letnikov定义等。分数阶微分的性质分数阶微分具有一些独特的性质，如记忆性、非局部性和遗传性。这些性质使得分数阶微分在图像处理中能够更好地描述像素间的长程相互作用和动态行为。

非局部算子理论非局部算子是一种考虑图像中像素间长程相互作用的算子，它通过对图像中所有像素进行加权平均来实现图像增强。与局部算子相比，非局部算子能够更好地保持图像的边缘和纹理信息。非局部算子的概念非局部算子的实现通常包括两个步骤：首先计算像素间的相似度，然后根据相似度对像素进行加权平均。相似度的计算可以采用不同的方法，如高斯函数、余弦相似度等。非局部算子的实现

多尺度分析是一种同时考虑图像在不同尺度下的特征的方法。通过对图像进行多尺度分解，可以提取出图像在不同尺度下的边缘、纹理和结构信息，从而更好地描述图像的视觉特性。多尺度分析的概念多尺度分析的实现通常包括两个步骤：首先对图像进行多尺度分解，得到一系列不同尺度的子图像；然后对每个子图像进行分析和处理，提取出有用的特征信息。常见的多尺度分解方法包括小波变换、金字塔变换等。多尺度分析的实现多尺度分析方法

PART03图像增强算法设计2023REPORTING

输出增强后的图像非局部均值滤波采用非局部均值滤波算法对增强后的图像进行平滑处理，去除噪声和伪影。多尺度分数阶微分利用不同尺度的分数阶微分算子对图像进行增强，捕捉图像中的细节信息和纹理特征。输入原始图像预处理对原始图像进行去噪、平滑等操作，以提高后续处理的准确性和稳定性。算法整体框架设计

123根据图像的特点和需求，设计合适的分数阶微分算子，包括算子的阶数、形状、大小等参数。分数阶微分算子的设计通过在不同尺度上应用分数阶微分算子，实现对图像中不同大小和方向的纹理特征的增强。多尺度处理策略利用图像中相似像素之间的相关性，采用非局部均值滤波算法对图像进行平滑处理，同时保留边缘和纹理信息。非局部均值滤波算法关键技术实现细节

算法性能评估指标峰值信噪比（PSNR）衡量增强后图像与原始图像之间的相似度，值越高表示相似度越高。结构相似度（SSIM）评估增强后图像与原始图像在结构信息方面的相似性，值越接近1表示结构信息保留得越好。边缘保持指数（EPI）衡量增强算法对图像边缘的保持能力，值越高表示边缘保持得越好。视觉效果评估通过对增强后图像的视觉效果进行评估，包括对比度、清晰度、色彩等方面，以判断增强算法的性能。

PART04实验结果与分析2023REPORTING

本实验采用了公开的图像数据集，包括灰度图像和彩色图像，涵盖了自然风景、人物、建筑等