专利名称：数字图像的分数阶微分滤波器的制作方法
所属领域本发明所提出的数字图像的分数阶微分滤波器是一种实时增强数字图像复杂纹理细节特征的信号处理电路装置。本发明涉及的分数阶微分的阶次不是传统的整数阶，而是非整数阶，工程应用中一般取分数或有理小数。见图1，这种数字图像的分数阶微分滤波器是采用数字视频流行存储器组18、锁相/移位电路组19、分数阶微分掩模卷积电路20与最大值比较器21以级联方式构成的。它的分数阶微分掩模卷积电路20中的8个特定的算法单元电路1～8的运算规则是采用分数阶微分掩模卷积的方案来实现数字图像分数阶微分的空域滤波。本发明所提出的数字图像的分数阶微分滤波器电路结构简单，运算规则简明，纹理细节增强效果好，实时性高，特别适用于对高清晰数字电视、生物医学图像、银行票据、卫星遥感图像和生物特征图像等的复杂纹理细节特征进行实时增强这样的应用场合。本发明属于应用数学、数字图像处理和数字电路交叉学科的
背景技术：
近年来，随着下一代高清晰数字电视对图像清晰度和实时性要求的不断提高；随着生物医学图像(例如，细胞图像、X光片、乳腺钼靶片、CT图像、MR图像、PET图像、超声图像等)对后期图像处理清晰度和实时性要求的不断提高；随着银行票据智能识别系统对票据复杂纹理细节特征预处理质量要求的不断提高；随着卫星遥感图像对其复杂地理纹理细节特征的增强程度以及对只有几个像素的小目标识别能力要求的不断提高；随着指纹、虹膜、掌纹等生物特征智能识别系统对复杂生物纹理特征预处理质量要求的不断提高，这些都迫切要求提出一种构造高效、实时地增强数字图像复杂纹理细节特征的滤波器的方案。
目前，从图像像素之间的关系角度看，图像纹理细节特征分析方案分为四类第1类统计分析方案。该方案主要是基于图像像素的灰度值的分布与相互关系，选择不同的统计量对纹理图像中反映这些关系的统计特征进行提取。该方案只主要适合图像中那些没有明显规则性的结构图像。统计分析方案有共生矩阵方案(gray level co-occurrence matrix，GLCM)和长游程方案(run lengthmatrix，RLM)两种；第2类结构分析方案。该方案首先将纹理看成是有许多纹理基元按照一定的位置规则组成的，然后分两个步骤处理第一步提取纹理基元；第二步推论纹理基元位置规律，从中获取结构特征。该方案主要用数学形态学处理纹理图像，只适合于处理规则和周期性纹理；第3类基于模型方案。该方案认为一个像素与其邻域像素存在某种相互关系。该方案用模型系数来表征纹理图像，其关键在于首先要对纹理图像的结构进行分析从而选择到最适合的模型，其次是如何估计这些模型系数。该方案通常分为自回归模型、马尔科夫随机场模型、Gibbs随机场模型、分形模型四种。这类方案存在着计算量大，对自然纹理难以用单一模型表达的缺点；第4类频谱方案。该方案只能完成对图像的频率分解，因而获得的信息不是很充分。该方案有傅立叶变换法、功率谱法、Gabor变换法、小波变换法等。小波变换法大体上分为金子塔形小波变换法和树形小波变换法(小波包法)。由于纹理图像的复杂性，近年来将各种传统纹理分析技术综合运用取得了一定的效果。这种综合运用实际上相当于多种传统纹理分析方案处理结果的信息融合，但是这就极大消耗了计算资源，降低了处理效率，不能满足计算的实时性要求。
近三百年来，分数阶微积分在数学分析领域中业已成为一个重要分支，但对于大多数工程技术界学者而言它还鲜为人知。如何将分数阶微积分应用于现代信号分析与处理之中，特别是图像信号的处理之中，在国内外都是一个值得研究的新兴学科分支。在数字图像中，邻域内像素与像素之间的灰度值具有很强的相关性，这种相关性通常是以复杂的纹理细节特征表现出来的。能否利用分数阶微分处理来增强数字图像中的复杂纹理细节特征呢？本发明申请人对分数阶微积分在现代信号分析与处理中的应用做了深入而系统的研究，其研究表明信号的各种分数阶微分定义都应该满足如下三点性质I，在平坦段(图像灰度值不变的区域)的分数阶微分值是由对应奇异跳变处的极大值渐趋于零(Riemann-Liouville定义除外)。而平坦段的任意整数阶微分必为零。这是分数阶微分相对于整数阶微分的显著区别之一；II，在灰度阶梯或斜坡的起始点处的分数阶微分值非零，起到了加强高频信息的作用；III，沿斜坡的分数阶微分值非零，亦非常数。而沿斜坡的整数阶微分值为常数。因此，对一维信号进行分数阶微分处理既能非线性加强信号的中频和高频成份，又能在一定程度上尽量地非线性保留信号的低频和直流成份。Rodieck高斯差经典感受野模型是偶对称中心一周边拮抗式的。传统数字图像处理中经典的基于一阶微分的Sobel算子，以及基于二阶微分的Laplace算子，乃至基于小波变换的墨西哥帽算子，实际上都是对Rodieck感受野模型在数学上进行仿生实现。对一维信号做分数阶微分处理可知，与传统的经典整数阶微分不同，直流和低频信号的分数阶微分值一般不为零。同理，对二维图像信号进行分数阶微分既能尽量保留图像平滑区域中的低频轮廓特征，同时又能非线性增强图像中灰度值跃变幅度相对较大的高频边缘特征，而且还能非线性增强图像中灰度值跃变幅度和频率变化相对不大的高频纹理细节特征。图像分数阶微分的拮抗特性符合生物视觉的侧抑制原理，是不对称的Rodieck感受野。
发明内容
本发明的目的是构造一种数字图像滤波器，它可以一次性完成、实时、简便、有效地既能尽量保留数字图像平滑区域中的低频轮廓特征，同时又能非线性增强数字图像中灰度值跃变幅度相对较大的高频边缘特征，而且还能非线性增强数字图像中灰度值跃变幅度和频率变化相对不大的高频纹理细节特征。本发明的申请人深入研究了用分数阶微分增强数字图像纹理细节特征的基本原理和及其运算规则，在此基础上针对如何构造数字图像分数阶微分滤波器的信号处理电路装置这个核心内容，根据数字图像分数阶微分的性质以及数字图像处理、数字电路、串行数字视频码流的输入特点，提出了一种实时增强数字图像复杂纹理细节特征的信号处理电路装置的新方案，即数字图像的分数阶微分滤波器。见图1，这种数字图像的分数阶微分滤波器是采用数字视频流行存储器组18、锁相/移位电路组19、分数阶微分掩模卷积电路20与最大值比较器21以级联方式构成的。它的分数阶微分掩模卷积电路20中的8个特定的算法单元电路1～8的运算规则是采用分数阶微分掩模卷积的方案来实现数字图像分数阶微分的空域滤波。
在具体说明本发明内容之前，有必要对本说明书所用符号涵义及其取值范围进行三点说明第1点，沿用传统图像处理中习惯用x和y坐标分别表示图像像素的纵轴和横轴坐标(与欧几里德空间的一般数学表示不同，它习惯用x和y坐标分别表示横轴和纵轴坐标)，用S(x，y)表示坐标(x，y)上的像素的灰度值或RGB值；当x和y取连续的模拟值时，S(x，y)表示模拟图像；当x和y取离散的数字值时，S(x，y)表示数字图像(x和y分别表示行坐标和列坐标)，它是一个像素矩阵；第2点，为了使分数阶微分掩模(它是一个n×n的方阵)有明确的轴对称中心，分数阶微分掩模的尺寸数n是奇数；n的最小取值是3，n的最大取值小于待进行分数阶微分的数字图像的尺寸数(若待进行分数阶微分的数字图像S(x，y)是L×H的像素矩阵，当L＝H时，其尺寸数为L；当L≠H时，其尺寸数为L和H中的最小值)；第3点，在实际工程应用中，待进行处理的数字图像S(x，y)(它是一个L×H的像素矩阵，L表示S(x，y)的行数，H表示S(x，y)的列数，即每行有H个像素，x取0～(L-1)之间的整数，y取0～(H-1)之间的整数)的L行像素的灰度值或RGB值一般不是并行输入(L行像素的灰度值或RGB值各行同时输入)，而是串行输入(L行像素的灰度值或RGB值一行像素接一行像素输入，每行输入H个像素的灰度值或RGB值，形成串行数字视频码流)图像处理装置的；根据串行数字视频码流的输入特点，用Sx(k)表示串行数字视频码流中的像素(下标x表示每一帧数字图像S(x，y)是以一行像素接一行像素输入的方式形成串行数字视频码流的，S(x，y)从它最下面的一行(第L行)开始从下至上输入，k表示像素Sx(k)在串行数字视频码流中的像素序号，k从L×H-1开始计数，逐像素输入k值减一，直至为零)；若Sx(k)对应串行输入前坐标(x，y)上的像素S(x，y)，则Sx(k±mH±b)对应串行输入前坐标(x±m，y±b)上的像素S(x±m，y±b)。
见图1，本发明的数字图像的分数阶微分滤波器是由数字视频流行存储器组18、锁相/移位电路组19、分数阶微分掩模卷积电路20与最大值比较器21级联而成；串行数字视频码流Sx(k)从端口17输入后分成三路第一路顺序经过行存储器组18、锁相/移位电路组19、分数阶微分掩模卷积电路20处理后，分别在端口9～16输出像素Sx(k+(n-1)(H+1))在x轴负方向、x轴正方向、y轴负方向、y轴正方向、分数阶微分掩模左下对角线、分数阶微分掩模右上对角线、分数阶微分掩模左上对角线和分数阶微分掩模右下对角线8个方向上的v阶分数阶偏微分的近似值，再经过最大值比较器21处理后，在端口22输出这8个近似值中的最大值作为像素Sx(k+(n-1)(H+1))的v阶分数阶微分值近似值Sx(v)(k+(n-1)(H+1))；第二路触发时序控制电路产生相应的时序控制信号；第三路与行存储器组18的输出一起馈入锁相/移位电路组19生成(2n-1)×(2n-1)的像素阵列。其中，该数字图像的分数阶微分滤波器中的分数阶微分掩模卷积电路20的阶次v可在0～1之间取分数或有理小数值(由于数字电路的计算长度有限，当v为无理小数时，可以约等于近似的有理小数)，根据工程精度的不同要求，阶次v分为三种类型的浮点数据，其算法单元电路1～8的计算数据类型也分为相应三种类型第1种类型单精度型(占4个字节内存，计算长度32bit，有效数字6～7位，计算数值范围10-37～1038)；第2种类型双精度型(占8个字节内存，计算长度64bit，有效数字15～16位，计算数值范围10-307～10308)；第3种类型长双精度型(占16个字节内存，计算长度128bit，有效数字18～19位，计算数值范围10-4931～104932)。本发明提出的数字图像的分数阶微分滤波器，是这样构造的其包括有下列构成电路部件见图1，行存储器组18由时序控制电路、读写地址发生器以及双端口RAM组构成；时序控制电路在输入数字视频流的行、场有效信号的触发下产生相应的控制读写地址发生器、双端口RAM组、锁相/移位电路组19、分数阶微分掩模卷积电路20与最大值比较器21操作的时序控制信号；读写地址发生器在时序控制信号的作用下产生双端口RAM的读写地址，并负责处理读写地址初始化和回转的问题；行存储器组18根据串行数字视频码流的输入特点，利用当前输入像素，根据处理的数字图像的性质不同，行存储器组18分为两种结构第1种结构当处理数字灰度图像时，这个行存储器组18采用2n-2个行存储器完成2n-1行视频图像数据的获取；第2种结构当处理数字彩色图像时，行存储器组18由3个完全相同且并行处理的行存储器组子电路构成；其中每个行存储器组子电路与上述用以处理数字灰度图像时的行存储器组18的电路结构和参数完全相同；这3个行存储器组子电路分别并行存储数字彩色图像的R、G、B3个分量值；行存储器组18共采用6n-6个行存储器，其中每一行存储器组子电路采用2n-2个行存储器完成2n-1行数字视频彩色图像相应分量值的获取。
见图1，锁相/移位电路组19根据串行数字视频码流的输入特点，利用当前输入像素，根据处理的数字图像的性质不同，锁相/移位电路组19分为两种结构第1种结构当处理数字灰度图像时，这个锁相/移位电路组19共采用3n2-3n个D触发器，通过对数字灰度图像进行点延时产生计算数字灰度图像分数阶微分所需的(2n-1)×(2n-1)像素阵列；(2n-1)×(2n-1)像素阵列的第1行采用2n-2个D触发器，第2行采用2n-3个D触发器，一直到第n-1行每行采用D触发器的个数都是逐行减一，第n-1行采用n个D触发器；(2n-1)×(2n-1)像素阵列的第n行采用2n-2个D触发器；(2n-1)×(2n-1)像素阵列的第n+1行采用n个D触发器，第n+2行采用n+1个D触发器，一直到第2n-1行每行采用D触发器的个数都是逐行加一，第2n-1行采用2n-2个D触发器；第2种结构当处理数字彩色图像时，这个锁相/移位电路组19由3个完全相同且并行处理的锁相/移位电路组子电路构成；其中每个锁相/移位电路组子电路与上述用以处理数字灰度图像时的锁相/移位电路组19的电路结构和参数完全相同；这3个锁相/移位电路组子电路通过对数字彩色图像进行点延时分别产生计算数字彩色图像分数阶微分所需的R、G、B3个分量值的(2n-1)×(2n-1)像素阵列；这个锁相/移位电路组19共采用9n2-9n个D触发器。
见图1，分数阶微分掩模卷积电路20是本发明的数字图像的分数阶微分滤波器所有构成电路部件中实现数字图像的分数阶微分最关键的电路部件，也是本发明提出该数字图像的分数阶微分滤波器新方案的核心内容。为了清楚说明分数阶微分掩模卷积电路20的电路构成，有必要先对分数阶微分掩模卷积电路20的运算规则进行如下简要说明由于数字电路或数字滤波器处理的是数字量，其值有限；图像信号灰度的最大变化量是有限的；数字图像灰度变化发生的最短距离只能是在两相邻像素之间，因此二维数字图像s(x，y)在x或y坐标轴方向上的持续时间(图像矩阵的尺寸数)只可能以像素为单位进行度量，s(x，y)在x或y坐标轴方向上的最小等分间隔只可能是h＝1。若一维信号s(t)的持续期为t∈[a，t]，将信号持续期[a，t]按单位等分间隔h＝1进行等分，其等分份数为n=[t-ah]h=1=[t-a].]]>将等分份数n代入分数阶微积分的Grümwald-Letnikov定义式(分数阶微积分的Grümwald-Letnikov定义是从研究连续函数整数阶导数的经典定义出发，将微积分的阶数由整数阶扩大到非整数阶推衍而来)可推导出一维信号s(t)分数阶微积分Grümwald-Letnikov定义的后向差分近似表达式dvs(t)dtv≈s(t)+(-v)s(t-1)+(-v)(-v+1)2s(t-2)+(-v)(-v+1)(-v+2)6s(t-3)+Λ+Γ(-v+1)n!Γ(-v+n+1)s(t-n)+Λ]]>其中，v是分数阶微分的阶次(可以取任意实数)。本发明中阶次v可在0～1之间取分数或有理小数值(由于数字电路的计算长度有限，当v为无理小数时，可以约等于近似的有理小数)；Γ(α)=∫0∞e-xxα-1dx=(α-1)!]]>表示Gamma函数。本发明定义s(x，y)在x和y坐标轴负方向上分数阶偏微分的后向差分近似表达式分别为∂vs(x,y)∂xv≈s(x,y)+(-v)s(x-1,y)+(-v)(-v+1)2s(x-2,y)+(-v)(-v+1)(-v+2)6s(x-3,y)+Λ+Γ(-v+1)n!Γ(-v+n+1)s(x-n,y)+Λ]]>
∂vs(x,y)∂yv≈s(x,y)+(-v)s(x,y-1)+(-v)(-v+1)2s(x,y-2)+(-v)(-v+1)(-v+2)6s(x,y-3)+Λ+Γ(-v+1)n!Γ(-v+n+1)s(x,y-n)+Λ]]>本发明在上述两个差值近似表达式中选取的前n项和分别作为s(x，y)在x和y坐标轴负方向上分数阶偏微分的近似值∂vs(x,y)∂xv≈s(x,y)+(-v)s(x-1,y)+(-v)(-v+1)2s(x-2,y)+(-v)(-v+1)(-v+2)6s(x-3,y)+Λ+Γ(-v+1)(n-1)!Γ(-v+n)s(x-n+1,y),]]>∂vs(x,y)∂yv≈s(x,y)+(-v)s(x,y-1)+(-v)(-v+1)2s(x,y-2)+(-v)(-v+1)(-v+2)6s(x,y-3)+Λ+Γ(-v+1)(n-1)!Γ(-v+n)s(x,y-n+1).]]>可见，s(x，y)在x和y坐标轴负方向上分数阶偏微分的近似值(n项和)中的每一对应求和项的系数值都是相同的。这n个非零系数值中只有首项求和项的系数值是常数“1”，其它n-1个非零系数值都是分数阶微分阶次v的函数。这n个非零系数值按顺序分别是 可以证明这n个非零系数值之和不等于零，这是图像分数阶微分与图像整数阶微分在特性上的显著区别之一。本发明的数字图像s(x，y)的分数阶梯度(分数阶导数)是通过一个2维列向量定义的▿vs=GxvGyv=∂vs∂xv∂vs∂yv;]]>分数阶梯度向量的模值定义为|▿vs|=[Gxv2+Gyv2]12.]]>为了运算简便，通常将 (即 和 中的最大值)作为分数阶梯度向量的模值的近似值。另外，由于在数字图像中，邻域内像素与像素之间的灰度值具有很大的相关性。见图1，为了加强分数阶微分掩模卷积电路20的抗图像旋转性，有必要分别计算出像素s(x，y)在x轴负方向、x轴正方向、y轴负方向、y轴正方向、分数阶微分掩模左下对角线、分数阶微分掩模右上对角线、分数阶微分掩模左上对角线和分数阶微分掩模右下对角线8个方向上的v阶分数阶偏微分(分数阶偏梯度)的近似值，然后再求这个8维分数阶梯度列向量的模值。为了运算简便，本发明将s(x，y)在这8个方向上的v阶分数阶偏微分的近似值的模值中的最大值作为s(x，y)的v阶分数阶微分的近似值。
见图2，在n×n全零方阵沿x坐标轴负方向的中心对称轴上，用1、-v、 这n个非零系数值顺序置换掉n×n全零方阵中相应位置上的零值，从而构造出x轴负方向上的分数阶微分掩模(用Wx-表示)。见图5，在n×n全零方阵沿y坐标轴负方向的中心对称轴上，用 这n个非零系数值顺序置换掉n×n全零方阵中相应位置上的零值，从而构造出y轴负方向上的分数阶微分掩模(用Wy-表示)。另外，x轴正方向上的分数阶微分掩模(用Wx+表示，见图4)、y轴正方向上的分数阶微分掩模(用Wy+表示，见图6)、分数阶微分掩模左下对角线方向上的分数阶微分掩模(用W左下对角表示，见图7)、分数阶微分掩模右上对角线方向上的分数阶微分掩模(用W右上对角表示，见图8)、分数阶微分掩模左上对角线方向上的分数阶微分掩模(用W左上对角表示，见图9)、分数阶微分掩模右下对角线方向上的分数阶微分掩模(用W右下对角表示，见图10)与Wx-和Wy-的构造原理和方法类似，这里不再赘述。
分数阶微分掩模卷积电路20的运算规则是采用分数阶微分掩模卷积的方案来实现数字图像分数阶微分的空域滤波。它适合对数字图像信号的硬件处理电路的实现。针对数字图像的性质不同，分数阶微分掩模卷积电路20针对数字灰度图像和数字彩色图像的运算规则分别是A.分数阶微分掩模卷积电路20针对数字灰度图像的运算规则。分数阶微分掩模卷积电路20在x轴负方向上的运算规则如图3所示，它在其它6个方向上的运算规则与在x轴负方向上的运算规则类似。分数阶微分掩模卷积电路20针对数字灰度图像的运算规则的步骤是第1步，将串行输入的数字视频信号分别输入在8个方向上的分数阶微分掩模(Wx-、Wx+、Wy-、Wy+、W左下对角、W右上对角、W左上对角和W右下对角)；这8个方向上的分数阶微分掩模中的唯一常系数值“1”所在的坐标(x，y)和待进行分数阶微分的像素s(x，y)的坐标位置(x，y)必须保持重合；第2步，将这8个方向上的分数阶微分掩模上的系数值分别与输入的对应的像素的灰度值相乘，然后将各自的所有乘积项相加(即加权求和)分别得到在这8个方向上的加权求和值；第3步，由于数字图像的灰度值在0～255之间取值，所以需要对这8个方向上的加权求和值分别进行限幅(当加权求和值小于0时，取0；当加权求和值大于255时，取255)；第4步，将这8个方向上限幅后的加权求和值的各自模值分别作为分数阶微分掩模卷积电路20在这8个方向上的处理结果(即像素s(x，y)在这8个方向上的v阶分数阶偏微分的近似值)；第5步，在待进行分数阶微分的数字图像中逐像素平移上述8个方向上的分数阶微分掩模(Wx-、Wx+、Wy-、Wy+、W左下对角、W右上对角、W左上对角和W右下对角)，分别不断重复上述第1～4步的运算规则，遍历整幅待进行分数阶微分的数字图像，便可计算出整幅数字图像在这8个方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；另外，在逐像素平移时，为了不使分数阶微分掩模的行或列位于待进行分数阶微分的数字图像平面之外，须使分数阶微分掩模的中心点距待进行分数阶微分的数字图像边缘像素的距离不小于(n-1)/2个像素，即不对距待进行分数阶微分的数字图像边缘n-1行或列的像素进行分数阶微分。
B.分数阶微分掩模卷积电路20针对数字彩色图像的运算规则。分数阶微分掩模卷积电路20针对数字彩色图像的运算规则与其针对数字灰度图像的运算规则基本相同。不同之处在于各像素s(x，y)的R、G、B3个分量值分别都要历经与分数阶微分掩模卷积电路20针对数字灰度图像完全相同的运算规则，从而分别得到像素s(x，y)的R、G、B3个分量值在上述8个方向上的V阶分数阶偏微分的近似值。换句话说，用以处理数字彩色图像时的分数阶微分掩模卷积电路20相当于3个并行计算的用以处理数字灰度图像时的分数阶微分掩模卷积电路20之和。这3个并行计算的用以处理数字灰度图像时的分数阶微分掩模卷积电路20起的作用是分别并行计算像素s(x，y)的R、G、B3个分量值在上述8个方向上的v价分数阶偏微分的近似值。
下面具体说明分数阶微分掩模卷积电路20的电路结构见图1，分数阶微分掩模卷积电路20由8个并行计算的特定的算法单元电路1～8构成；根据待处理的数字图像的性质不同，它分为两种结构第1种结构当处理数字灰度图像时，算法单元电路1～8分别计算数字灰度图像中像素在x轴负方向、x轴正方向、y轴负方向、y轴正方向、分数阶微分掩模左下对角线、分数阶微分掩模右上对角线、分数阶微分掩模左上对角线和分数阶微分掩模右下对角线8个不同方向上的分数阶偏微分近似值；见图1和图11，每个算法单元电路由比分数阶微分掩模尺寸数n(奇数)少一个的n-1(偶数)个乘法器27～29、一个加法器30、一个限幅器31和一个求模器32构成；这n-1个乘法器27～29的非零权值依按顺序分别是 限幅器31将加法器30的输出值限制在0～255的范围内，当限幅器31的输入值小于0时，它输出0，当限幅器31的输入值大于255时，它输出255；求模器32的输出值馈入最大值比较器21；第2种结构当处理数字彩色图像时，算法单元电路1～8中的每个算法单元电路都由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；算法单元电路1～8共有8×3＝24个算法单元子电路；算法单元电路1～8中的第p(1≤p≤8)个算法单元电路的每个算法单元子电路都与上述用以处理数字灰度图像时的第p个算法单元电路的电路结构和参数完全相同；算法单元电路1～8中的3个算法单元子电路分别并行计算数字彩色图像中像素的R、G、B3个分量值在上述8个方向上的分数阶微分近似值。见图1，分数阶微分掩模卷积电路20包括如下8个特定的算法单元电路构成算法单元电路1计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在x轴负方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据待处理的数字图像的性质不同，算法单元电路1分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-H)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-2H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)-(m-1)H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路1由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路1的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在x轴负方向上的v阶分数阶偏微分近似值。
算法单元电路2计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在x轴正方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路2分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+H)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+2H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)+(m-1)H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路2由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路2的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在x轴正方向上的v阶分数阶偏微分近似值。
算法单元电路3计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在y轴负方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路3分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-1)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-2)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)-(m-1))的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路3由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路3的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在y轴负方向上的v阶分数阶偏微分近似值。
算法单元电路4计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在y轴正方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路4分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+1)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+2)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)+(m-1))的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路4由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路4的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在y轴正方向上的v阶分数阶偏微分近似值。
算法单元电路5计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在分数阶微分掩模左下对角线方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路5分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-1+H)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-2+2H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)-(m-1)+(m-1)H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路5由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路5的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在分数阶微分掩模左下对角线方向上的v阶分数阶偏微分近似值。
算法单元电路6计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在分数阶微分掩模右上对角线方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路6分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+1-H)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+2-2H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)+(m-1)-(m-1)H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路6由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路6的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在分数阶微分掩模右上对角线方向上的v阶分数阶偏微分近似值。
算法单元电路7计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在分数阶微分掩模左上对角线方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路7分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-1-H)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-2-2H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)-(m-1)-(m-1)H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路7由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路7的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在分数阶微分掩模左上对角线方向上的v阶分数阶偏微分近似值。
算法单元电路8计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在分数阶微分掩模右下对角线方向上v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路8分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+1+H)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+2+2H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)+(m-1)+(m-1)H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路8由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路8的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B 3个分量值在分数阶微分掩模右下对角线方向上的v阶分数阶偏微分近似值。
见图1，最大值比较器21计算分数阶微分掩模卷积电路20的8个算法单元电路输出值中的最大值，根据处理的数字图像的性质不同，最大值比较器21分为两种结构第1种结构当处理数字灰度图像时，最大值比较器21有8路输入，1路输出，输入端口9～16分别馈入算法单元电路1～8的输出灰度值，输出端口22输出8个馈入灰度值中的最大值(即数字灰度图像像素灰度值的v阶分数阶微分近似值)；第2种结构当处理数字彩色图像时，最大值比较器21由3个完全相同且并行处理的最大值比较器子电路构成；最大值比较器21其中每个最大值比较器子电路与在第1种结构中用以处理数字灰度图像时的最大值比较器21的电路结构和参数完全相同；这3个最大值比较器子电路分别并行计算数字彩色图像像素的R、G、B3个分量值的v阶分数阶微分近似值。
本发明的发明者深入研究了用分数阶微分增强数字图像纹理细节特征的基本原理和及其运算规则，在此基础上针对如何构造数字图像分数阶微分滤波器的信号处理电路装置这个核心内容，根据数字图像分数阶微分的性质以及数字图像处理、数字电路、串行数字视频码流的输入特点，提出了一种实时增强数字图像复杂纹理细节特征的信号处理电路装置的新方案，即数字图像的分数阶微分滤波器。它的推广将会对分数阶微积分在现代信号的分析与处理之中，特别是在数字图像信号的分析与处理之中的应用产生深远的影响。
下面结合附图和数字图像的分数阶微分滤波器实例详细说明本发明的实时增强数字图像复杂纹理细节特征的信号处理电路装置的新方案
图1是本发明的数字图像的分数阶微分滤波器的电路结构示意图。
图2是算法单元电路1的在x轴负方向上的分数阶微分掩模n×n方阵示意图。
图3是算法单元电路1的在x轴负方向上的运算规则示意图。
图4是算法单元电路2的在x轴正方向上的分数阶微分掩模n×n方阵示意图。
图5算法单元电路3的在y轴负方向上的分数阶微分掩模n×n方阵示意图。
图6是算法单元电路4的在y轴正方向上的分数阶微分掩模n×n方阵示意图。
图7是算法单元电路5的在分数阶微分掩模左下对角线上的分数阶微分掩模n×n方阵示意图。
图8是算法单元电路6的在分数阶微分掩模右上对角线上的分数阶微分掩模n×n方阵示意图。
图9是算法单元电路7的在分数阶微分掩模左上对角线上的分数阶微分掩模n×n方阵示意图。
图10是算法单元电路8的在分数阶微分掩模右下对角线上的分数阶微分掩模n×n方阵示意图。
图11是算法单元电路1～8共同的电路结构示意图。
图12是当在x轴负方向、x轴正方向、y轴负方向、y轴正方向、分数阶微分掩模左下对角线、分数阶微分掩模右上对角线、分数阶微分掩模左上对角线和分数阶微分掩模右下对角线8个方向上的v阶分数阶微分掩模都是3×3的方阵时的数字图像的分数阶微分滤波器电路示意图。
其中，1～8分别是在上述8个方向上的算法单元电路；端口9～16分别输出数字图像像素在上述8个方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；端口17输入串行数字视频码流Sx(k)；18是行存储器组；19是锁相/移位电路组；20是分数阶微分掩模卷积电路；21是最大值比较器；端口22输出像素Sx(k+(n-1)(H+1))的v阶分数阶微分Sx(v)(k+(n-1)(H+1))的近似值；端口23输入像素Sx(k+(n-1)(H+1))值；端口24～26的输入像素值和算法单元电路1～8有关，不同的算法单元电路对应的端口24～26的输入像素值不同，在本说明书关于算法单元电路1～8的电路结构的说明中有详细阐述；27～29是n-1个功能相同的乘法器；30是加法器；31是限幅器；32是求模器；端口33输出像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值或R、G、B分量值在上述8个方向的某一个方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；端口34输入串行数字灰度视频码流Sx(k)；35～38是行存储器；端口39输出像素Sx(k+H)；端口40输出像素Sx(k+2H)；端口41输出像素Sx(k+3H)；端口42输出像素Sx(k+4H)；端口43输出像素Sx(k+2H+2)的灰度值；端口44～51分别输出像素Sx(k+2H+2)的灰度值在上述8个方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；端口52输出像素Sx(k+2H+2)的灰度值的v阶分数阶微分Sx(v)(k+2H+2)的近似值。
具体实施例方式
见图1，按照本说明书的发明内容中所详细说明的本发明的数字图像的分数阶微分滤波器的级联电路结构及其行存储器组18、锁相/移位电路组19、分数阶微分掩模卷积电路20和最大值比较器21的具体电路结构和电路参数，就可以构建出该数字图像的分数阶微分滤波器的具体电路。另外，在具体实施的过程中，还应注意①，该分数阶微分掩模卷积电路20的阶次v可在0～1之间取分数或有理小数值，根据工程精度的不同要求，阶次v分为三种类型的浮点数据，算法单元电路1～8的计算数据类型也分为相应三种类型第1种类型单精度型(占4个字节内存，计算长度32bit，有效数字6～7位，计算数值范围10-37～1038)；第2种类型双精度型(占8个字节内存，计算长度64bit，有效数字15～16位，计算数值范围10-307～10308)；第3种类型长双精度型(占16个字节内存，计算长度128bit，有效数字18～19位，计算数值范围10-4931～104932)；②，本发明在x轴负方向、x轴正方向、y轴负方向、y轴正方向、分数阶微分掩模左下对角线、分数阶微分掩模右上对角线、分数阶微分掩模左上对角线和分数阶微分掩模右下对角线8个方向上的v阶分数阶微分掩模(Wx-、Wx+、Wy-、Wy+、W左下对角、W右上对角、W上对角和W右下对角)中的n个非零系数值按顺序分别为 与传统的基于整数阶微分的数字图像整数阶微分掩模中的所有非零系数值之和为零不同，本发明的在该8个方向上的v阶分数阶微分掩模中的n个非零系数值之和不为零，即1+(-v)+(-v)(-v+1)2+(-v)(-v+1)(-v+2)6+Λ+Γ(-v+1)(n-1)!Γ(-v+n)≠0.]]>又因任何数乘以“1”其值不变，所以在构建具体电路时为了减少所用乘法器的个数，只选取-v、 这n-1个非零系数值作为乘法器的权系数值；③，为了使分数阶微分掩模(它是一个n×n的方阵)有明确的轴对称中心，分数阶微分掩模的尺寸数n是奇数；n的最小取值是3，n的最大取值小于待进行分数阶微分的数字图像的尺寸数(若待进行分数阶微分的数字图像S(x，y)是L×H的像素矩阵，当L＝H时，其尺寸数为L；当L≠H时，其尺寸数为L和H中的最小值)；④，根据待处理的数字图像的性质不同，对于数字灰度图像和数字彩色图像的处理应该区别对待。本发明的分数阶微分掩模卷积电路20针对数字彩色图像的运算规则与其针对数字灰度图像的运算规则基本相同，不同之处在于各像素s(x，y)的R、G、B3个分量值分别都要历经与用以处理数字灰度图像时的分数阶微分掩模卷积电路20完全相同的运算规则，从而分别得到像素s(x，y)的R、G、B3个分量值在上述8个方向上的v阶分数阶偏微分的近似值。换句话说，用以处理数字彩色图像的分数阶微分掩模卷积电路20相当于3个并行计算的用以处理数字灰度图像时的分数阶微分掩模卷积电路20之和。这3个并行计算的用以处理数字灰度图像时的分数阶微分掩模卷积电路20起的作用是分别并行计算像素s(x，y)的R、G、B 3个分量值在上述8个方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；⑤，本发明的数字图像的分数阶微分滤波器中的分数阶微分掩模卷积电路20不限于图11所采用的方案，一般说来它可以采用图1中的分数阶微分掩模卷积电路20所示结构，任何一种用硬件电路实现本发明的分数阶微分掩模卷积电路20的运算规则的具体措施均可导出一种数字图像的分数阶微分滤波器的具体方案，这需要针对具体使用背景来加以选取。
现举例介绍如下见图1和图12，如果要构建一个数字灰度图像的分数阶微分滤波器的具体电路，工程实际应用中，该滤波器中的分数阶微分掩模卷积电路20的运算规则常采用3×3的分数阶微分掩模卷积的方案来实现对数字灰度图像的像素S(x，y)的v阶分数阶偏微分，由上述说明可知在x轴负方向、x轴正方向、y轴负方向、y轴正方向、分数阶微分掩模左下对角线、分数阶微分掩模右上对角线、分数阶微分掩模左上对角线和分数阶微分掩模右下对角线8个方向上的v阶分数阶微分掩模(Wx-、Wx+、Wy-、Wy+、W左下对角、W右上对角、W左上对角和W右下对角)的尺寸数n＝3，这8个方向上的v阶分数阶微分掩模中的3个非零系数值按顺序分别是1,-v,(-v)(-v+1)2=v2-v2.]]>所以，其中行存储器组18采用2n-2|n＝3＝4个行存储器完成2n-1|n＝3＝5行视频图像数据的获取；其中锁相/移位电路组19共采用3n2-3n|n＝3＝18个D触发器，通过对数字灰度图像进行点延时产生计算数字灰度图像分数阶微分所需的(2n-1)×(2n-1)|n＝3＝5×5像素阵列；其中算法单元电路1～8共有8×(n-1)|n＝3＝16个乘法器，每个算法单元电路中n-1|n＝3＝2个乘法器的非零权值依按顺序分别是 于是，如图12所示，按照本说明书的发明内容中所叙述的本发明的数字图像的分数阶微分滤波器的级联电路结构及其行存储器组18、锁相/移位电路组19、分数阶微分掩模卷积电路20和最大值比较器21的具体电路结构和电路参数，就可以方便地构建出该数字图像的分数阶微分滤波器的具体电路。在不影响准确表述该数字图像的分数阶微分滤波器的具体电路的前提下，为了更加清晰明了地描述其中的算法单元电路1～8的具体电路，图12未画出其中的时序控制电路及其被触发产生的时序控制信号。
权利要求
1.一种数字图像的分数阶微分滤波器，其特征在于它是由数字视频流行存储器组(18)、锁相/移位电路组(19)、分数阶微分掩模卷积电路(20)与最大值比较器(21)级联而成；串行数字视频码流Sx(k)从端口(17)输入后分成三路第一路顺序经过行存储器组(18)、锁相/移位电路组(19)、分数阶微分掩模卷积电路(20)处理后，分别在端口(9～16)输出像素Sx(k+(n-1)(H+1))在x轴负方向、x轴正方向、y轴负方向、y轴正方向、分数阶微分掩模左下对角线、分数阶微分掩模右上对角线、分数阶微分掩模左上对角线和分数阶微分掩模右下对角线8个方向上的v阶分数阶偏微分的近似值，再经过最大值比较器(21)处理后，在端口(22)输出这8个近似值中的最大值作为像素Sx(k+(n-1)(H+1))的v阶分数阶微分值近似值Sx(v)(k+(n-1)(H+1))；第二路触发时序控制电路产生相应的时序控制信号；第三路与行存储器组(18)的输出一起馈入锁相/移位电路组(19)生成(2n-1)×(2n-1)的像素阵列。
2.根据权利要求1所述的数字图像的分数阶微分滤波器，其特征在于其中行存储器组(18)由时序控制电路、读写地址发生器以及双端口RAM组构成；时序控制电路在输入数字视频流的行、场有效信号的触发下产生相应的控制读写地址发生器、双端口RAM组、锁相/移位电路组(19)、分数阶微分掩模卷积电路(20)与最大值比较器(21)操作的时序控制信号；读写地址发生器在时序控制信号的作用下产生双端口RAM的读写地址，并负责处理读写地址初始化和回转的问题；行存储器组(18)根据串行数字视频码流的输入特点，利用当前输入像素，根据处理的数字图像的性质不同，行存储器组(18)分为两种结构第1种结构当处理数字灰度图像时，这个行存储器组(18)采用2n-2个行存储器完成2n-1行视频图像数据的获取；第2种结构当处理数字彩色图像时，行存储器组(18)由3个完全相同且并行处理的行存储器组子电路构成；其中每个行存储器组子电路与上述用以处理数字灰度图像时的行存储器组(18)的电路结构和参数完全相同；这3个行存储器组子电路分别并行存储数字彩色图像的R、G、B3个分量值；行存储器组(18)共采用6n-6个行存储器，其中每一行存储器组子电路采用2n-2个行存储器完成2n-1行数字视频彩色图像相应分量值的获取。
3.根据权利要求1所述的数字图像的分数阶微分滤波器，其特征在于其中的锁相/移位电路组(19)根据串行数字视频码流的输入特点，利用当前输入像素，根据处理的数字图像的性质不同，锁相/移位电路组(19)分为两种结构第1种结构当处理数字灰度图像时，这个锁相/移位电路组(19)共采用3n2-3n个D触发器，通过对数字灰度图像进行点延时产生计算数字灰度图像分数阶微分所需的(2n-1)×(2n-1)像素阵列；(2n-1)×(2n-1)像素阵列的第1行采用2n-2个D触发器，第2行采用2n-3个D触发器，一直到第n-1行每行采用D触发器的个数都是逐行减一，第n-1行采用n个D触发器；(2n-1)×(2n-1)像素阵列的第n行采用2n-2个D触发器；(2n-1)×(2n-1)像素阵列的第n+1行采用n个D触发器，第n+2行采用n+1个D触发器，一直到第2n-1行每行采用D触发器的个数都是逐行加一，第2n-1行采用2n-2个D触发器；第2种结构当处理数字彩色图像时，这个锁相/移位电路组(19)由3个完全相同且并行处理的锁相/移位电路组子电路构成；其中每个锁相/移位电路组子电路与上述用以处理数字灰度图像时的锁相/移位电路组(19)的电路结构和参数完全相同；这3个锁相/移位电路组子电路通过对数字彩色图像进行点延时分别产生计算数字彩色图像分数阶微分所需的R、G、B3个分量值的(2n-1)×(2n-1)像素阵列；这个锁相/移位电路组(19)共采用9n2-9n个D触发器。
4.根据权利要求1所述的数字图像的分数阶微分滤波器，其特征在于其中的分数阶微分掩模卷积电路(20)由8个并行计算的特定的算法单元电路(1～8)构成；根据待处理的数字图像的性质不同，它分为两种结构第1种结构当处理数字灰度图像时，算法单元电路(1～8)分别计算数字灰度图像中像素在x轴负方向、x轴正方向、y轴负方向、y轴正方向、分数阶微分掩模左下对角线、分数阶微分掩模右上对角线、分数阶微分掩模左上对角线和分数阶微分掩模右下对角线8个不同方向上的分数阶偏微分近似值；每个算法单元电路由比分数阶微分掩模尺寸数n(奇数)少一个的n-1(偶数)个乘法器(27～29)、一个加法器(30)、一个限幅器(31)和一个求模器(32)构成；这n-1个乘法器(27～29)的非零权值依按顺序分别是-v、限幅器(31)将加法器(30)的输出值限制在0～255的范围内，当限幅器(31)的输入值小于0时，它输出0，当限幅器(31)的输入值大于255时，它输出255；求模器(32)的输出值馈入最大值比较器(21)；第2种结构当处理数字彩色图像时，算法单元电路(1～8)中的每个算法单元电路都由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；算法单元电路(1～8)共有24个算法单元子电路；算法单元电路(1～8)中的第p(1≤p≤8)个算法单元电路的每个算法单元子电路都与上述用以处理数字灰度图像时的第p个算法单元电路的电路结构和参数完全相同；算法单元电路(1～8)中的3个算法单元子电路分别并行计算数字彩色图像中像素的R、G、B3个分量值在上述8个方向上的分数阶微分近似值。分数阶微分掩模卷积电路(20)包括如下8个特定的算法单元电路构成算法单元电路(1)计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在x轴负方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据待处理的数字图像的性质不同，算法单元电路(1)分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-H)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-2H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)-(m-1)H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路(1)由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路(1)的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在x轴负方向上的v阶分数阶偏微分近似值；算法单元电路(2)计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在x轴正方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路(2)分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+H)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+2H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)+(m-1)H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路(2)由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路(2)的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在x轴正方向上的v阶分数阶偏微分近似值；算法单元电路(3)计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在y轴负方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路(3)分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-1)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-2)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)-(m-1))的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路(3)由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路(3)的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在y轴负方向上的v阶分数阶偏微分近似值；算法单元电路(4)计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在y轴正方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路(4)分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+1)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+2)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)+(m-1))的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路(4)由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路(4)的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在y轴正方向上的v阶分数阶偏微分近似值；算法单元电路(5)计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在分数阶微分掩模左下对角线方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路(5)分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-1+H)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-2+2H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)-(m-1)+(m-1)H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路(5)由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路(5)的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在分数阶微分掩模左下对角线方向上的v阶分数阶偏微分近似值；算法单元电路(6)计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在分数阶微分掩模右上对角线方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路(6)分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+1-H)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+2-2H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)+(m-1)-(m-1)H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路(6)由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路(6)的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在分数阶微分掩模右上对角线方向上的v阶分数阶偏微分近似值；算法单元电路(7)计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在分数阶微分掩模左上对角线方向上的v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路(7)分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-1-H)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)-2-2H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)-(m-1)-(m-1)H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路(7)由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路(7)的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在分数阶微分掩模左上对角线方向上的v阶分数阶偏微分近似值；算法单元电路(8)计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))在分数阶微分掩模右下对角线方向上v阶分数阶偏微分的近似值；根据处理的数字图像的性质不同，算法单元电路(8)分为两种结构第1种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字灰度图像时，像素Sx(k+(n-1)(H+1))的灰度值直接馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+1+H)的灰度值与权值-v相乘后馈入加法器；像素Sx(k+(n-1)(H+1)+2+2H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；以此类推，若1≤m≤n，像素Sx(k+(n-1)(H+1)+(m-1)+(m-1)H)的灰度值与权值 相乘后馈入加法器；第2种结构当输入的数字视频流Sx(k)是数字彩色图像时，算法单元电路(8)由3个完全相同且并行计算的算法单元子电路构成；其中每个算法单元子电路与上述用以处理数字灰度图像时的算法单元电路(8)的电路结构和参数完全相同；这3个算法单元子电路分别并行计算像素Sx(k+(n-1)(H+1))的R、G、B3个分量值在分数阶微分掩模右下对角线方向上的v阶分数阶偏微分近似值。
5.根据权利要求4所述的分数阶微分掩模卷积电路，其特征在于分数阶微分掩模卷积电路(20)的阶次v可在0～1之间取分数或有理小数值，根据工程精度的不同要求，阶次v分为三种类型的浮点数据，其算法单元电路(1～8)的计算数据类型也分为相应三种类型第1种类型单精度型(占4个字节内存，计算长度32bit，有效数字6～7位，计算数值范围10-37～1038)；第2种类型双精度型(占8个字节内存，计算长度64bit，有效数字15～16位，计算数值范围10-307～10308)；第3种类型长双精度型(占16个字节内存，计算长度128bit，有效数字18～19位，计算数值范围10-4931～104932)。
6.根据权利要求4所述的分数阶微分掩模卷积电路，其特征在于为了使分数阶微分掩模有明确的轴对称中心，分数阶微分掩模的尺寸数n是奇数；n的最小取值是3，n的最大取值小于待进行分数阶微分的数字图像的尺寸数(若待进行分数阶微分的数字图像是L×H的像素矩阵，当L＝H时，其尺寸数为L；当L≠H时，其尺寸数为L和H中的最小值)。
7.根据权利要求1所述的数字图像的分数阶微分滤波器，其特征在于其中的最大值比较器(21)计算算法单元电路(1～8)输出值中的最大值，根据处理的数字图像的性质不同，最大值比较器(21)分为两种结构第1种结构当处理数字灰度图像时，最大值比较器(21)有8路输入，1路输出，输入端口(9～16)分别馈入算法单元电路(1～8)的输出灰度值，输出端口(22)输出8个馈入灰度值中的最大值(即数字灰度图像像素灰度值的v阶分数阶微分近似值)；第2种结构当处理数字彩色图像时，最大值比较器(21)由3个完全相同且并行处理的最大值比较器子电路构成；最大值比较器(21)其中每个最大值比较器子电路与在第1种结构中用以处理数字灰度图像时的最大值比较器(21)的电路结构和参数完全相同；这3个最大值比较器子电路分别并行计算数字彩色图像像素的R、G、B3个分量值的v阶分数阶微分近似值。
全文摘要
本发明所提出的数字图像的分数阶微分滤波器是一种实时增强数字图像复杂纹理细节特征的信号处理电路装置。该数字图像的分数阶微分滤波器是采用数字视频流行存储器组18、锁相/移位电路组19、分数阶微分掩模卷积电路20与最大值比较器21以级联方式构成的。它的分数阶微分掩模卷积电路中的8个特定的算法单元电路1～8的运算规则是采用分数阶微分掩模卷积的方案来实现数字图像分数阶微分的空域滤波。本发明所提出的数字图像的分数阶微分滤波器电路结构简单，运算规则简明，纹理细节增强效果好，实时性高，特别适用于对高清晰数字电视、生物医学图像、银行票据、卫星遥感图像和生物特征图像等的复杂纹理细节特征进行实时增强这样的应用场合。
文档编号H04N9/64GK1917576SQ20061002170
公开日2007年2月21日 申请日期2006年8月30日 优先权日2006年8月30日
发明者蒲亦非 申请人:蒲亦非