1、“.....。本论文就是研究图像的边缘检测中分数阶微分的算法，阶微分可以对灰度变化不大的纹理细节进行线性保留，并且可以通过调节微分算子的阶数来得到效果最好的图像边缘信息。先在分数阶微分滤波器进行低通滤波后对图像进行增强，然后经过算子求其边缘。不止运算和编程比以往检测边缘的程序要简单，得到的图像纹理细节也得到加强。分数阶微分应用于图像边缘检测还只是处于发展阶段，并不成熟。分数阶微分的图像边缘检测研究论文原稿分数阶微分基础上构造的阶分数阶空域微分增强算子。实验表明，各方向加权和最大值增强算法效果与模板窗口大小有关，模板窗口越是大，窗口中的像素点的灰度值关联性就越小，所以模板在增强图像的纹理和边缘信息上要比模板好......”。

2、“.....模板下阶滤波结果图像相对于模板下阶滤波结果图像要差滤波后图像由图可以看出，采用不同分数阶微分算子把图片在模板下进行滤波后求边缘，实验结果表明，图片随着阶数的增加纹理逐渐增多，但是出现了些虚假边缘，部分阴影也被当做了边缘被显示出来。通过对比可以得出图片在模板下阶滤波结果图像是最好的。图各阶微分掩模算子在模板下得到的滤波图题。分数阶微分理论应用在图像增强已成为数字图像增强中种新型的处理方法。随着人们对分数导数理解和研究的加深，它的优势逐渐的被人们所发觉。本文利用分数阶微分的基本性质通过差分定义制作，使图像的边缘的信息能够有较好的连续性，能得到更好的效果而不增强噪声......”。

3、“.....每张算法都有自己所适用的条件和方程，如果想要能够很灵活的应用这写方法，这就需要对各种方法很熟悉，才能够在所需要哪种方法的时候就能立刻给出相对应正确的方法，不然就会得到的答案。在经过很多同类别的文献对比之后，通常我们在计算時间分数阶微分的时候，都是使用这个人的定义，在计算空间分续的灰度图像特征和局部的突变，会出现相应的像素灰度。在边缘检测时，由于整数阶的边缘检测算子对噪声的敏感可能会使噪声增加，使得传统边缘检测算子对噪声图像处理结果会产生很多虚假边缘不准确，效果不佳。通过分析相关特性我们可以发现利用分数阶来求图像的边缘，可以大大的抑制噪声的产生......”。

4、“.....在数字图像的识别领域中，是图像特征检测的重要方法图像的边缘检测是数字图像理解与分析的首步，它是机器视觉领域的个重要的研究课题。分数阶微分理论应用在图像增强已成为数字图像增强中种新型的处理方法。随着人们对分数导数理解和研究的加深，它的优势逐渐的被人们所发觉。本文利用分数阶微分并不成熟。所以其理论在图像的复原红外线识别遥感航天军事公安等领域有很大的研究空间，有待于学者们进步探究。参考文献图像要差。结语本文将分数阶微分应用于图像边缘检测分析，从新的角度提出了分数阶微分图像增强的算法，将其放在平台下实现边缘检测，从而增强纹理细节图像边缘。它的创新点包括如果采用以往的整数阶微分对图像检测纹理信息......”。

5、“.....本文是将作用于图像的微分阶数由整数延伸分数阶微分的图像边缘检测研究论文原稿掩模模板，利用分数阶微分的特性来保证提取的精准度，以获取到相比较而言效果更好的图像边缘信息。分数阶微分的图像边缘检测研究论文原稿。这里关于数值算法的分数阶微分的方程有级数逼近法有限元法无网格方法有限差分法还有些新的算法等等。对比之后，通常我们在计算時间分数阶微分的时候，都是使用这个人的定义，在计算空间分数阶微分方程的数值的时候般是使这两位数学家的定义和有关级数的定义。这里关于数值算法的分数阶微分的方程有级数逼近法有限元法无网格方法有限差分法还有些新的算法等等。边缘和噪声有共同点，都拥有大量的高频成分......”。

6、“.....采用不同分数阶微分算子把图片在模板下进行滤波后求边缘，实验结果表明，的值应取到之间，这样图像的效果最好，从开始直达时就会出现虚拟边缘，有时还看不见边缘，部分阴影也被当做边缘被显示出来，通过对比可以得到图片在模板下阶是最好的。用数学算法基本性质通过差分定义制作，使图像的边缘的信息能够有较好的连续性，能得到更好的效果而不增强噪声。以上算法各有各的优点和缺点，每张算法都有自己所适用的条件和方程，如果想要能够很灵活的应用这写方法，这就需要对各种方法很熟悉，才能够在所需要哪种方法的时候就能立刻给出相对应正确的方法，不然就会得到的答案。在经过很多同类别的文，高朝邦......”。

7、“.....陈辉分数阶微分图像增强技术及在铜浮选监控系统中的应用中南大学硕士论文，黄果，蒲亦非，陈庆利，等非整数步长的分数阶微分滤波器在图像增强中的应用川大学学报工程科学版，。摘要数字图像的边缘检测是图像分割区域形到分数，分数阶微分可以对灰度变化不大的纹理细节进行线性保留，并且可以通过调节微分算子的阶数来得到效果最好的图像边缘信息。先在分数阶微分滤波器进行低通滤波后对图像进行增强，然后经过算子求其边缘。不止运算和编程比以往检测边缘的程序要简单，得到的图像纹理细节也得到加强。分数阶微分应用于图像边缘检测还只是处于发展阶段现在分数阶微分基础上构造的阶分数阶空域微分增强算子。实验表明，各方向加权和最大值增强算法效果与模板窗口大小有关......”。

8、“.....窗口中的像素点的灰度值关联性就越小，所以模板在增强图像的纹理和边缘信息上要比模板好。对模板下模板下对比可以得到，模板下阶滤波结果图像相对于模板下阶滤波结分数阶微分的图像边缘检测研究论文原稿滤波后图像由图可以看出，采用不同分数阶微分算子把图片在模板下进行滤波后求边缘，实验结果表明，图片随着阶数的增加纹理逐渐增多，但是出现了些虚假边缘，部分阴影也被当做了边缘被显示出来。通过对比可以得出图片在模板下阶滤波结果图像是最好的。图各阶微分掩模算子在模板下得数阶微分算法可以更好地改善图像的质量，能使图像的边缘保持连续性，且不粗糙，使图像的边缘的特征能够得到更好的突出，有利于后期图像提取的各种操作操作。用作为实验的平台......”。

9、“.....分数阶微分的图像边缘检测研究论文原稿。各不同阶微分掩模算子加强图像边缘信息的实验仿真将已构建所以其理论在图像的复原红外线识别遥感航天军事公安等领域有很大的研究空间，有待于学者们进步探究。参考文献结语本文将分数阶微分应用于图像边缘检测分析，从新的角度提出了分数阶微分图像增强的算法，将其放在平台下实现边缘检测，从而增强纹理细节图像边缘。它的创新点包括如果采用以往的整数阶微分对图像检测纹理信息，那么就会对图像灰度变化不大的纹理细节会受到很大程度的线性衰弱。本文是将作用于图像的微分阶数由整数延伸到分数，分实验模板由图可以看出，采用不同分数阶微分算子把图片在模板下进行滤波后求边缘，实验结果表明，的值应取到之间......”。