基于分形的图像压缩

利用分形领域中的迭代函数系统来介绍分形的内涵,比较了确定性迭代算法和随机性迭代算法得到的分形图案,对如何利用IFS进行图像压缩进行了论述.     

对随机性迭代算法中概率及颜色的讨论

在用随机性迭代算法进行植物模拟过程中，利用概率可以对分形图的细节进行控制，本文通过对概率和颜色的处理，使得到的分形图案丰富多彩，更加逼真．     

广义M—集和充满J—集及组合加速逃逸时间法

利用作构造的迭代函数给出了一种新的广义Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ－集与充满足的Ｊｕｌｉａ－集的组合加速逃逸时间算法,本算法在迭代点位于广义Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ－休或充满足Ｊｕｌｉａ－集内部时也能很快地被判定,在保持了原算法精度的基础上,大大地加快了构造了分形集的速度。     

基于自由曲面与迭代函数系统结合的景物模拟

分形理论适合于解决不规则形态物体的模拟问题,而造型技术适合于规则形态物体的建模。分形理 论中的迭代函数系统(IFS)和自由曲面造型技术相结合可以逼真地模拟自然景物。将迭代函数系统和自由曲面造 型技术应用于计算机辅助设计(CAD)中,应用CAD 与VC++的接口模块ObjectARX 来研究自然景物的模拟算 法。利用迭代函数系统模拟三维分形植物的算法,采用自由曲面(B样条曲面)技术绘制的山坡。给出了模拟种植果 树的山坡的综合实例,结果表明模拟效果自然、逼真。     

基于遗传算法的分形艺术图案生成方法

将遗传算法与分形艺术设计相结合,提出一种基于遗传算法的分形图案生成方法.这种方法通过二叉树结构表示分形图案的迭代函数,并对树型结构表示的迭代函数进行遗传操作,产生新的后代.为更快、更好地满足用户提出的设计需求提供了有利帮助.通过实验验证其算法的可行性.     

基于遗传算法的分形艺术图案生成方法

将遗传算法与分形艺术设计相结合,提出一种基于遗传算法的分形图案生成方法.这种方法通过二叉树结构表示分形图案的迭代函数,并对树型结构表示的迭代函数进行遗传操作,产生新的后代.为更快、更好地满足用户提出的设计需求提供了有利帮助.通过实验验证其算法的可行性.     

IFS中随机迭代算法的改进和分析

随机迭代算法是生成迭代函数系统(IFS)所定义的分形吸引子的有效方法,通过改变组成IFS的各个仿射变换的系数,随机迭代算法中的循环迭代过程不必再引入中间变量,从而减少了赋值语句,并且分析了消去中间变量前后仿射变换之间的关系.     

静止图像的分形编码方法的改进

介绍一种使用迭代函数系统对静止图像进行编码的方法。该算法是利用一种自适应四叉树分段对局部图像特性进行分块。与已存在的分形编码方法相比，该算法能取得比较好的重构图像质量。     

一种改进的迭代函数系统吸引子逼近算法

在分析比较已有迭代函数系统吸引子逼近算法的基础上,提出了一种改进的算法.通过绘制分形图时先对迭代函数迭代后的点及其原像点增加标记来判断某一点是否已经被迭代运算过,有效减少了计算点的个数,提高了计算效率.经实验验证效果明显.     

分形图象编码

本文讨论分形图象编码方法，在深入分析迭代函数系统编码方法原理的基础上，给出一种基于三级四分树的自适应分割迭代函数系统编码算法。实验结果表明效果良好。     

免疫粒子群核模糊聚类快速分形图像编码

针对经典分形编码算法编码时间过长和基于K-均值聚类等快速分形编码算法依赖数据分布等问题,提出了一种基于免疫粒子群优化(IPSO)和核模糊聚类的快速分形图像编码算法.提出基于IPSO的核模糊聚类算法,将IPSO算法应用于聚类中心的求解中,并将其应用于分形图像编码,分别对子块和父块进行核模糊聚类,以更加合理的分类搜索取代全局搜索,减少编码时间.实验结果表明,新算法的编码时间约为经典分形编码算法的1/6,其峰值信噪比只略微下降;与基于K-均值聚类和基于粒子群优化聚类等快速分形图像编码算法相比,新算法能以更少的编码时间获得更高的峰值信噪比.     

基于分形维数的聚类融合算法

对基于分形维数的聚类融合算法进行了研究。首先介绍分形维数聚类算法,产生聚类成员;然后利用投票法进行聚类融合;最后简单介绍了云计算环境下分布式聚类融合思想。基于分形维数的聚类融合算法比单一分形维数聚类算法得到的聚类结果更好,具有更好的鲁棒性。在分形维数聚类算法中,结合网格聚类与单一分形聚类的优点,提出了基于网格和分形维数的聚类算法,它可以发现任意形状且距离非邻近的聚类,适合于海量﹑高维数据。     

图像分形特征提取的快速算法

介绍了一种利用归整化对数表提取图像分形特征的快速方法．该方法在计算图像的局部分维数和局部分形模型拟合误差时,通过查表的方式获得对数运算的数值,避免了对数的在线计算,同时使计算时间大大缩短．该算法为用现有硬件实现图像分形特征的实时提取创造了先决条件．     

基于分形联合直方图的显微医学图像检索

显微医学图像检索是辅助日常医疗诊断和医学研究的一个重要工具.从显微医学图像具有＂分形体＂的特点出发,利用基于内积的快速分形编码来提取图像的编码参数及拼贴误差,并将编码参数与拼贴误差相结合,构成改进的联合直方图,图像间的相似性用改进的联合直方图间的距离进行评判.实验结果表明,该算法在基于内容的显微医学图像检索中,具有较好的检索效果.     

一种基于分形的快速图像编码算法

提出了一种快速分形编码算法.针对Jacquin的算法,在为值块(range块)搜索匹配域块(domain块)进行全搜索,搜索速度慢,编码时间过长的缺点,笔者首先提出周边邻域的定义,然后在Jacquin算法基础上提出快速分形编码算法,这种算法大大减少了匹配计算,提高了分形编码速度.实验结果显示,编码时间缩短99%左右,而图像质量没有受到多大影响.     

分形理论研究雨水管网分布

论述了市政雨水管网的分形特性,即管网的部分管段在某种程度七包含了整个管网的信息,与整个管刚存在统计自相似性;进而将分形理论引入到雨水管网的研究中,对其分形特性进行了分析;提出了雨水管网分形算法——盒计数法,应用于北京市周边的一些小区或村镇的雨水管网的研究中,并且计算出了各管网的分维值.借鉴河流和道路分形研究成果,探讨了雨水管网分维值与径流模数的相关关系及制约因素.同时,剖析了管网分维值所隐含的信息,提出雨水管网存在最优平面布置.     

时间序列分维的改进GP算法

在拓扑等价的意义上,证明了系统单变量时间序列混沌吸引子的分维与度量无关,改进了计算分维的ＧＰ算法（ＮＧＰ）,给出了递推ＧＰ算法,并利用此算法计算了Ｈｅｎｏｎ吸引子和Ｌｏｒｅｎｚ吸引子的分维,通过比较发现运算速度显著提高,增强了算法的实用性。     

一类复映射分形生成算法与分形图重构

就经典M-J集或广义M-J集的构造算法进行了较详细的探讨.实验表明所提出的区域分裂逃逸时间算法具有普适性,并能较大地提高M分形图构图速度,成倍减少成图时间.利用周期函数调制复动力系统,构造整体有序而局部混沌的分形图,展示周期复现分形图的结构特征、整体的周期性和局部的无限细节.     

红外图像的多尺度分形增强算法

本文提出了一种红外图像增强算法,结合多尺度分形维数和人眼频率特性对图像进行增强.该算法首先在多尺度条件下计算图像的分形维数,然后采用巴特沃斯滤波器,从频域抽取人眼敏感区的图像信号,最后将滤波图像结合分形维数值进行处理.结果表明,本文算法使图像中边缘及细节部位的亮度和对比度有提升,相较于单一尺度,图像的细节和边缘更加丰富,相比于传统的分形算法图像更适合人眼观看.