技术特征：
技术总结
本发明公开了基于K‑均值聚类的分数阶图像纹理增强方法，以一种图像掩膜算子为具体成果，在分数阶微分增强图像纹理的基础上，利用K‑均值聚类的方法，对图像进行分类，并针对不同的纹理类别采取不同的微分阶数，解决了常见分数阶微分算子存在的缺点：(1)在保证图像亮度不变的要求下，算子易丢失阶数；(2)图像每个区域的纹理复杂度不一样，统一微分阶数的算子综合增强效果较差；由于图像外围与中心的纹理往往呈现不同的频域性质，即，外围往往以高频边缘信息为主，中间以低频细节信息为主，采用包围方式分割图像区域，利用灰度共生矩阵计算每个区域图像纹理的ASM能量、对比度、熵和相关性，以此表征区域纹理特征并进行K‑均值聚类。
技术研发人员：张小瑞;杜洋涛;孙伟;刘佳;朱利丰;宋爱国
受保护的技术使用者：南京信息工程大学
技术研发日：2018.05.16
技术公布日：2018.10.16