模拟自然景观的分形方法

用分形L系统形象地模拟了植物的结构，绘制了三维L系统对植物模拟的分形图，复分图可以绘制出各种奇特的形状，进行艺术图案设计，根据不同的常量值绘制了Julia集的分形图，用分形迭代函数系统（IFS）绘制了分形山，同时进行了虚拟自然景物模拟，最后根据每种方法的优缺点以及适用的不同情况对3种方法进行了比较。     

L-系统的三维化

由于L-系统的二维性，难以生成逼真的三维植物形态。为此目的，笔者研究了L-系统三维化的建模理论与计算机算法，并在计算机上实现。基于分岔角和相应的定向规则，笔者提出了一种描述植物分枝形态的计算模型，深入探讨了有关编码方法与绘制技术。计算机模拟结果表明了该算法的有效性，在人工生命的研究中，L-系统可用于建立植物的形态模型。相关技术具有一定的特点和学术参考价值。     

基于X3D的三维分形植物建模

植物的模拟一直以来都是计算机图形学的热点和难点问题,为了实现通过互联网在网页上方便、快捷地浏览具有逼真性、交互性的三维植物,论文从植物的生理结构出发,结合确定性L系统、参数L系统和原始的递归算法提出了一种植物建模的数学模型,并采用X3D结合JAVA作为实现语言,建立了树的轴结构、叶序和叶子的模型。用户只需实时地输入相应的参数,就可以快速、便捷地生成逼真的三维植物。     

自然景物IFS建模技术研究

基于迭代函数系统(IFS)理论研究了二维自然景物的计算机建模技术．讨论了传统的IFS拼贴建模方法，从整体和局部的组合与相似关系出发，对传统拼贴建模方法进行简化，给出两种简化方法：局部轮廓法和三点法，分析了3种建模方法的应用条件和具体实现技术。最后，通过典型图例的实验，对3种建模方法进行了比较。     

IFS分形图形在包装中的应用

简要介绍了迭代函数系统(IFS)的基本理论,阐述了将IFS理论及IFS分形图形用于包装设计及包装防伪的思想,并提出可供实施的方法.     

分形图像压缩方法研究的新进展

分形图像压缩是一种利用迭代函数系统理论(IFS)、基于自相似特征的有损编码方法。它以其高压缩比的潜在性能而在近年来倍受重视，但目前实现自动IFS编码仍有相当难度，该领域仍存在许多问题亟待解决。笔者对分形图像压缩的理论基础、自动分形图像压缩的实现以及分形图像序列压缩等进行了全面的综述，介绍了各种具有代表性的改进算法，阐明了各个算法的原理和特点，最后对目前研究中存在的问题及可能的对策和研究方向进行了讨论。     

IFS拓扑不动点原理构造混沌分形图的研究

分形学是一种描述自然界中广泛存在的具有自相似结构的非线性复杂系统内部规律的理论,迭代函数系统(IFS)是构造分形集的核心技术。研究了各类基于IFS吸引子的混沌分形图的计算机构造方法;分析了其应用范围和局限性,对构造混沌分形图的确定性算法、随机迭代算法、字符串替换法、逃逸时间算法和反函数迭代法进行了深入的探讨和对比分析;总结了混沌分形图构造的基本规律。并首次用Java语言实现了各种算法,给出了几种较为常用算法的迭代参数、公式及实验结果。     

IFS分形半乘积的维数关系及其应用

在分形乘积理论的基础上,研究了迭代函数系统（IFS）分形半乘积的维数关系。提出了分形半乘积的定义,用来研究不完全IFS乘积变换时,原分形与乘积分形之间的相互关系以及IFS变换对分形维数的影响。证明了IFS分形乘积与其所有分形半乘积之间的维数关系,并且根据自相似集的具体特点对它的分形半乘积进行了初步探讨。最后给出了由IFS分形乘积以及分形半乘积绘制三维分形图的应用实例。     

一种带自动参量的迭代函数系统

迭代函数系统(IFS)是生成分形吸引子的经典方法。基于IFS理论研究了系统的控制参数可以随计算程序的迭代过程不断自动变化的情况,在原有系统的迭代码中,通过嵌入不同形式的函数对原有系统进行改造,拓宽了系统的参数调控范围。实验表明,利用推广后的系统能构造大量造型新颖的吸引子图像。     

基于认知思维和蛛网结构的产品形态创新设计研究

目的结合设计师和用户的认知思维,基于蛛网结构建立两者之间的认知平衡模型并开发实用的创新设计工具,使产品形态设计的过程更为简明直观。方法首先运用形态分析法提炼产品形态原型,通过类型学分析对设计方案进行分类,模拟蜘蛛建网行为,建立体现设计师认知的产品方案表征蛛网;然后采用访谈调研、口语分析的方法获取用户语义,对核心语义词汇进行审美逻辑上的形态关联分析,提取符合用户认知的撞击物形态;最后使用四边形网格描述产品方案和撞击物形态,借助形态融合技术生成创意产品形态,建构蛛网撞击进化设计系统,并以女性滑板车设计为例验证该方法的可行性。结果模拟并应用了认知思维和蛛网结构,提出了一种新的产品形态创新设计方法。结论蜘蛛建网、猎物撞击的行为和方式能够比较合理地模拟设计师和用户的认知平衡过程,该方法对于提高产品形态设计效率,开拓创新设计方法具有一定的参考价值和借鉴意义。     

基于IFS的Sierpinski三角形的生成及其推广

阐述了基于IFS的Sierpinski三角形分形图形的生成原理,并对其生成技术进行推广。包括两个方面的推广,第一,生成元形状可以为点、线段、三角形、四边形（正方形）、圆,得到的吸引子相同,由此得到吸引子与生成元形状无关的结论。第二,对Sierpinski三角形的IFS进行适当的调节,可以得到新的IFS,并生成新的吸引子,这为从已知的IFS得到新的IFS提供了参考方法。     

一种刚触及IFS的吸引子及其分形图

本文构造一种刚触及ＩＦＳ及其对应的编码空间，导出它的吸引子的不动点和分形维数。     

IFS吸引子的界与其动力学性态的研究

阐述了迭代函数系(IteratedFunctionSystem,简称IFS)理论及随机迭代算法,通过理论解析给出了求IFS吸引子界的方法,介绍了IFS吸引子的Lyapunov指数和关联维数的算法。利用计算机构造了一系列IFS吸引子,计算了IFS吸引子的界、Lyapunov指数和关联维数,分析了IFS吸引子的动力学特征,讨论了当参数变化时IFS吸引子界的变化规律。     

IFS分形码的快速图像检索算法

图像经分形编码后产生IFS分形码，它可被用来进行图像检索操作。针对图像检索的特点，将分形码中的位置参数替换为相对距离与方向系数。定义了分形码间的距离以及图像间的分形码距离，并取出分形码距离最小的前门幅图像作为检索结果，由此提出了基于IFS分形码的快速图像检索算法。从时间复杂性上分析，利用本文算法所需的检索时间与值域块的个数有关。实验结果表明，相对缩放与旋转变化，算法对位移与亮度变化具有较强的稳定性，其分形码距离的均值仅为14.07和20．05；并可检索到具有一定相似性的图像，且类间与类内分形码距离约相差8，类内距离远小于类间距离。     

金属基复合材料本构的IFS 分形重建与时间序列特性

Al2014+ 15 vo l% SiC_PMMC 压缩试样加载应变至约33 % 时, 首次发现应力-应变曲线发生不规则振荡。此振荡应该是试样内微裂纹分形演化至破坏过程的宏观表现。对实验样本数据进行分形插值, 得到一与压缩仿射变换相应的迭代函数系统( IFS) , 以此IFS 应用随机迭代算法重建了该MMC 带分形微裂纹演化的本构关系。对原实验振荡曲线及IFS 随机算法重构曲线进行了功率谱分析, 两者呈现了良好的一致性。最后采用G-P 算法对重构曲线进行时间序列分析, 找到了吸引子积分关联函数, 确定描述该MMC 微裂纹演化动力学过程的最少独立变量数目为4, 得到吸引子维数D = 1. 48。      

舰船辐射噪声的分段自仿射IFS模型

本文根据舰船辐射噪声具有连续不可导和非平稳的特性,建立了分段自仿射ＩＦＳ模型。提取出ＩＦＳ参数并计算出ＩＦＳ分形维数。结果表明：１．在一定的压缩比下,由ＩＦＳ参数所恢复的信号具有较高的信噪比;２．两类不同目标的ＩＦＳ分形维数具有较好的离散度。本文为水声目标的分类与识别提供了新的特征分数。     

三维非线性IFS分形的可视化问题研究

研究非线性ＩＦＳ分形结构的可视化问题,利用计算分形吸引子的三维非线确定性算法,给出了一个简单而行之有效的计算光线与分形体表面交点和交点处法矢的技术,对生成三维真实感分形图形具有重要意义。     

An Efficient DWT and Intuitionistic Fuzzy Based Multimodality Medical Image Fusion

Image fusion aims to integrate complementary information from multiple modalities into a single image with none distortion and loss of data. Image fusion is important in medical imaging, specifically for the purpose of detecting the tumor and identification of diseases. In this article, completely unique discrete wavelet transform (DWT) and intuitionistic fuzzy sets (IFSs) based fusion method (DWT‐IFS) is proposed. For fusion, initially, all source images are fused using DWT with the average, maximum, and entropy fusion rules. Besides, on the fused image IFS is applied. In the IFS process images are converted into intuitionistic fuzzy images (IFIs) by selecting an optimum value for the parameter in membership, non‐membership, and hesitation degree function using entropy. Then, the resulting IFIs are decomposed into the blocks, and the corresponding blocks of the images are fused using the intersection and union operations of IFS. The efficiency of the proposed DWT‐IFS fusion method is recognized by examining it with other existing methods, such as Averaging (AVG), Principal Component Analysis (PCA), Laplacian Pyramid Approach (LPA), Contrast Pyramid Approach (CPA), Discrete Wavelet Transform (DWT), Morphological Pyramid Approach (MPA), Redundancy Discrete Wavelet Transform (RDWT), Contourlet Transform (CONTRA), and Intuitionistic Fuzzy Set (IFS) using subjective and objective performance evaluation measures. The experimental results reveal that the proposed DWT‐IFS fusion method provides higher quality of information in terms of physical properties and contrast as compared to the existing methods.