1 西安邮电大学 电子工程学院，陕西西安702
2 西安电子科技大学 电子工程学院，陕西西安710071
针对高光谱遥感图像的特征提取与地物分类，提出一种基于分数阶微分的高光谱图像特征提取方法，设计二维分数阶微分掩模提取高光谱图像的像素空间分数阶微分（SpaFD）特征，并提出一种空谱联合准则用于选取微分掩模阶数。为充分利用高光谱图像的空间特征与光谱特征，将SpaFD特征与原始特征直连融合获得SpaFD-Spe-Spa混合特征，并采用三维卷积神经网络（3DCNN）、先采用主成分分析（PCA）对像素光谱进行降维处理再送入三维卷积神经网络（3DCNNPCA）以及采用混合光谱网络（HybridSN）验证SpaFD-Spe-Spa混合特征的有效性。实验中分别采用3✕3，5✕5和7✕7的分数阶微分掩模进行空间特征提取，4个真实高光谱图像的实验结果表明，所提取的SpaFD特征和SpaFD-Spe-Spa特征可有效提升高光谱图像的地物分类精度，且SpaFD-Spe-Spa特征对地物分类准确率的提升更为明显：SpaFD特征相比原始特征在Indian Pines，Botswana，Pavia University和Salinas 4个数据上的分类识别率在最优情况下分别提升了3.87%，1.42%，2.41%和2.87%；SpaFD-Spe-Spa特征相比原始特征在Indian Pines，Botswana，Pavia University和Salinas 4个数据上的分类识别率在最优情况下分别提升了3.90%，5.62%，3.35%和5.18%。
高光谱图像分类 分数阶微分 特征提取 卷积神经网络 hyperspectral images classification fractional differentiation feature extraction convolutional neural network 光学 精密工程
2023, 31(21): 3221
1 新疆大学地理与遥感科学学院，新疆 乌鲁木齐 830046
2 新疆绿洲生态重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830046
3 智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830046
土壤有机质（SOM）对改善干旱区土地盐碱化、沙漠化和草场退化等环境问题发挥着重要作用。为了探索分数阶微分方法在SOM高光谱反演的可行性，以渭干河-库车河绿洲73个土壤样本为研究对象，通过测定其SOM含量与光谱反射率，利用0.2阶微分为步长，进行0~2阶分数阶微分的数学变换，分析分数阶处理光谱与SOM含量间的相关性，运用支持向量机回归、偏最小二乘回归和随机森林（RF）等方法对SOM含量进行定量反演。结果表明：采用RF的1.2阶微分建立的SOM含量反演模型预测精度最高，决定系数为0.93，均方根误差为1.62，相对分析误差为3.65。研究结果为精准反演该地区的SOM提供了依据，也为其他地区的SOM反演提供一定的参考。
分数阶微分 高光谱 土壤有机质 模型估测 激光与光电子学进展
2023, 60(7): 0730005
东北大学秦皇岛分校控制工程学院, 河北 秦皇岛 066000
采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱法(ATR-FTIR), 结合多元校正模型对γ-聚谷氨酸(γ-PGA)发酵过程中两种主要底物葡萄糖和谷氨酸钠的浓度进行间接测量, 为优化发酵系统控制提供重要的反馈信息。 光谱测量中经常出现的基线漂移会严重影响后续多元校正模型的性能, 需要采用基线校正算法对光谱进行预处理。 现有流行的基线校正算法多数是基于Whittaker Smoother(WS)平滑算法, 这些算法均采用整数阶微分对拟合基线进行约束, 表达能力有限。 针对现有基线校正算法中的整数阶微分自适应性差的问题, 利用更加灵活的分数阶微分对基线进行约束, 提出了一种基于分数阶的基线校正算法, 实现对整数阶基线校正的扩展。 总共进行了5个批次的γ-PGA发酵实验, 并对不同批次和全部批次的ATR-FTIR光谱数据分别进行了分数阶基线校正, 模型的预测精度均得到不同程度的提升。 实验结果表明, 只有在批次2时, 基于整数阶的基线校正效果最好; 其他批次的基线校正效果最好时的阶次均为分数阶。 这也表明了分数阶微分(包含整数阶微分)对基线的约束更加合理。 同时发现全部批次的整体基线校正效果远远差于单一批次的效果, 原因可能是各批次发酵光谱的基线是不同的, 对不同的批次需要选用不同的阶次以获得最佳的基线校正。 此外, γ-PGA发酵样品的ATR-FTIR光谱测量是以蒸馏水为背景, 会在3 100~3 600 cm-1波数范围内出现负水峰, 形成有害的干扰信号; 分数阶基线校正后的光谱表明, 分数阶基线校正算法将负的水峰当作基线, 在一定程度上进行了消除。 综上分析, 分数阶基线校正算法不仅扩展了传统整数阶基线校正算法的应用范围, 也为消除ATR光谱中负的水峰提供了新的解决思路。
分数阶微分 光谱预处理 基线校正 Fractional differentiation Spectral preprocessing Baseline correction 光谱学与光谱分析
2022, 42(6): 1848
1 阳光学院人工智能学院, 福建 福州 350015
2 福州大学物理与信息工程学院, 福建 福州 350108
针对噪声图像边缘模糊、边缘检测困难的问题,提出了一种结合分数阶微分的噪声图像非下采样contourlet变换 (NSCT)域边缘检测方法。该方法首先对图像进行NSCT分解,对低频子带的轮廓进行针对性提取;其次对于边缘细节和噪声较多的各方向高频子带,利用NSCT域的多尺度积和方向分数阶微分矩阵对高频系数进行阈值去噪与信息增强;最后将NSCT域各频域和方向的尺度图像进行融合,得到完整的边缘图像。对不同类型的原始图像和噪声图像进行实验,本文方法检测到的平均连续边缘像素比分别为0.931和0.861,相比Canny算子、分数阶微分检测方法和现有的多尺度域边缘检测方法,本文方法具有更好的边缘检测效果。随着图像噪声水平的增加,本文方法得到的平均连续边缘像素比较高,抗噪性强,边缘准确、完整、连续。
图像处理 边缘检测 噪声图像 轮廓提取 分数阶微分 非下采样 contourlet 变换 激光与光电子学进展
2021, 58(8): 0810021
长安大学 信息工程学院, 陕西 西安 710064
为了提高雾霾天气条件下交通图像的对比度, 清晰度和颜色保真度, 减少图像退化所带来的负面影响, 提出了一种采用快速引导滤波平滑约束的Retinex及自适应分数阶微分的雾霾天气交通图像增强算法。首先, 该方法将原图像从RGB转换到YCbCr颜色空间, 提取亮度分量构建初始图像; 其次, 构建变分模型, 借助快速引导滤波构造目标函数的平滑约束项来准确估计初始照射分量; 然后, 使用Retinex模型获得初始反射分量, 再采用自适应分数阶微分掩膜对初始反射分量进行增强得到亮度分量的增强结果, 该方法在图像噪声抑制和细节增强方面性能良好; 最后, 将处理后的反射分量结合Cb, Cr色差信息从YCbCr转换到RGB颜色空间即得到最终增强图像。本文对不同的雾霾交通图像进行了对比实验, 实验结果表明, 新方法的标准差(STD)和平均梯度(AG)较原图至少提高1.12倍和4倍以上, 信息熵(E)至少提高4.76%以上, 综合性能优于其他的对比算法。新方法在图像增强和细节保持方面得到了很好地改进, 有效地提高了雾霾天气条件下公路交通图像的颜色保真度、对比度和细节清晰度等, 使得增强后的图像视觉效果和可视度明显改善, 更加真实自然。
快速引导滤波 自适应分数阶微分 图像增强 fast guided filtering Retinex Retinex adaptive fractional differentiation image enhancement
中南大学信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410083
针对同时检测锌溶液中痕量Cu
2+、Co
2+浓度存在的灵敏度低、有效波段窄、光谱信号覆盖严重的问题,提出了一种多目标优化分数阶微分预处理方法。首先根据光谱特点确定影响Cu
2+、Co
2+同时检测的覆盖度和失真度,并拟合微分阶次与指标的函数关系、约束条件,然后基于多目标粒子群优化算法求解,最后对多目标优化微分阶数方法进行验证。结果表明:所提方法可以重构完全被覆盖的低灵敏度、窄有效波段的离子波峰,解决光谱信号被完全覆盖的问题,并在最大程度降低求导滤波的失真度,降低Cu
2+、Co
2+的光谱覆盖率。
光谱学 锌液 紫外可见光谱 完全覆盖 分数阶微分 多目标优化
