基于分数布朗运动和概率神经网络的自然纹理分类

该文基于自然纹理的分数布朗运动(FBM)模型,引入一种新的分形特征参数分形尺度,提出计算分形尺度的截矩线性度(IAL)方法。实验表明,将纹理图像的分形尺度与分形维数结合,既反映了物理表面分形的尺度范围又反映了该尺度范围内的纹理粗糙程度,从而更有效地描述和区分纹理特征。文中利用纹理图像在水平、垂直和对角3个方向上的分形尺度和分形维数作为特征集,采用概率神经网络(PNN)作为分类器进行自然纹理图像分类,得到准确的分类结果。     

基于分形维数的计算机生成图像检测方法

计算机图像生成技术的快速发展使计算机生成图像具有极强的真实感.通过肉眼来区分计算机生成图像和自然图像变得越来越困难.本文提出了一种基于分形维数的计算机生成图像检测算法.不同于传统的算法,该算法利用两种图像表面纹理特征和自相似性的不同,提取局部图像块的分形维数作为统计特征,进而区分计算机生成图像和自然图像.实验表明,该算法给出了计算机生成图像检测的新方向,具有很好的检测率和研究前景.     

基于可控随机变换的分形树生成算法及实现

分形树的生成算法是自然景物模拟中的热点问题,针对目前生成算法中的运行显示速度慢,树形变化少,颜色单一等问题,提出了一种可控随机交换的分形树生成算法.该算法对分形树的生成参数进行随机控制.给出了该算法的核心思想及实现过程,仿真实验得到了较好的生成显示速度及多姿态、多色彩的具有三维真实感的分形树.算法具有一定的通用性并可为其他自然景物的模拟提供较高的研究参考价值.     

基于近距自相似模型的分形图像图像编码方法

为了克服分形图像编码方法速度低的弱点，提出了根据图像模型研究相应算法的思想。基于ρ＾│ｒ│图像模型，导出了与之相应的近距自相似模型，提供了一种适合于该模型的分形图像编码方法。实验结果表明，这种方法大大提高了编码速度，而且能有效地压缩图像数据。     

基于近距自相似模型的分形图像编码方法

为了克服分形图像编码方法速度低的弱点，提出了根据图像模型研究相应算法的思想。基于ρ｜ｒ｜图像模型，导出了与之相应的近距自相似模型，提供了一种适合于该模型的分形图像编码方法。实验结果表明，这种方法大大提高了编码速度，而且能有效地压缩图像数据     

基于亚取样分形插值预测的混合图像编码方法

提出了一种基于亚取样分形插值预测的混合图像编码方法。将原始图像在水平方向和垂直方向皆作１／２抽取得到一幅“亚抽图像”，对亚抽图像进行分形编码得到亚抽图像的分形码，采用分形插值方法由亚抽图像的分形码解码得到原始图像的分形预测图像，然后对预测误差图像进行基于ＤＣＴ的自适应补偿编码。实验表明，这种方法的编码速度有了很大提高，而且恢复图像的质量具有较高的保真度。     

基于FBM分形特征的快速小波地形模拟算法

该文基于FBM分形原理,采用Haar小波对自然地形数据进行模拟构建。在分析自然地形分形系数与小波系数之间关系的基础上,建立基于Haar小波的地形构建模型;通过对真实地形数据不同阶层小波系数统计计算得到分形特征参数;以构建模型为基础,结合分形特征参数,模拟生成自然地形。该算法相对真实地形数据具有小的交叉熵,且计算复杂度较小,仿真数据验证了算法的有效性。     

基于图像差值调制模型的红外纹理生成方法

针对红外场景仿真中纹理映射真实感欠缺,实用性和灵活性较弱的问题,考虑到实拍图像在多方面的局限性,提出了基于红外图像灰度差值调制模型的纹理生成方法。该方法以实测某时刻红外图像为基础,实施材质分类后将材质灰度与其灰度均值进行逐像素差值运算,得到主要景物材质的灰度差值分布,利用传热学理论求出景物在一天内其它时刻的均值温度,再模拟红外成像系统工作过程将其量化为对应灰度均值,并与灰度差值分布进行调制,生成仿真时刻的红外图像。实验结果表明,利用该方法生成的红外纹理图像兼具较高的真实性和可靠性,能够满足仿真应用要求。     

基于数字地形图与分形理论的地形生成

提出了一种基于ASTER GDEM数字地形图与分形理论相结合的三维地形生成方法。首先利用数字地形图灰度值-高程值映射来得到图像像素对应的高程值,然后运用Diamond-Square算法来生成地形网格,最后对生成的地形进行真实感显示仿真并给出了实例。上述方法取得了较好的仿真效果,对地形模拟进行了有益的探索与尝试。     

目标高真实感红外图像生成方法

为满足仿真实验对高真实感目标红外图像的需求,提出了一种基于实测图像与三维数字仿真相结合的红外图像生成方法。通过测量获得物体表面实际辐射分布,以此为基础数据,建立真实温度分布的数学反演模型,生成目标红外纹理。再将纹理映射到几何模型,利用三维渲染技术生成高真实感红外图像。实验结果表明:该方法仿真灵活性高,生成的目标红外特征自然、准确,纹理细节丰富,图像实用性强。     

基于分形曲面尺度斜率特征的弱小目标检测

鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的检测方法不能准确、稳定地检测出目标,提出了运用分形曲面尺度斜率特征检测弱小目标的方法。通过实际数据分析可以得出:相比常用的分形维数和分形拟合误差等检测特征,分形曲面尺度斜率特征在表征人造目标与自然背景的差异上更加明显,在抗图像噪声干扰上也更为优异,有着更强的鲁棒性。该方法普遍适用于检测自然环境中的弱小目标,尤其在对空弱小目标方面,检测概率更高。无论背景、飞行姿态、目标类型发生怎样的变化,经本文算法运算后只需一步简易的分割就可以检测出微弱暗小目标。     

基于分形维与拟合误差的光电目标检测方法

对光电目标进行自动检测与识别是导弹末端智能制导的一项关键技术,分形理论的出现为解决这个问题提供了新的技术途径。自然背景与人造目标所在区域的分形维与拟合误差特征差别非常明显,因此,提出了一种分形维与拟合误差的光电目标检测方法。实验证明,对于光电目标检测,给出方法的检测结果稳定,优于边缘检测、阈值分割和单一分形维检测的结果,是一种非常有前途的方法。     

一种基于广义多尺度分形参数的小目标检测方法

复杂场景中小目标的检测是一个难点。本文从分数布朗随机场模型的描述出发，提出并构造了一种广义多尺度分形参数，用于描述图像的纹理信息。它可以作为区分分形集合与非分形集合的一种有效的测度。进一步，基于广义多尺度分形参数，本文提出了一种具有抗噪性能的稳健的目标提取算法，并用于海上小目标的提取。对于实际图像的实验结果表明，本算法具有极高的检测精度。本文的思想对于一般复杂自然场景中小目标的检测具有重要的借鉴意义     

自然地面背景红外目标检测方法研究

文章结合分形特征的特点,提出了一种基于分形技术的图像预处理算法。该方法利用 自然背景和人造目标的不同分形持征检测目标,并利用领域连通性进行目标边界的合并,进一步地提取目标,大大提高了单帧检测的概率。仿真结果表明,该方法可以有效地在单帧图像中检测出目标。     

基于分形的实现小目标检测的一种具体方法

介绍了基于分形的复杂背景下实现小目标检测的一种具体方法,该方法以自然背景和人造目标在分形特征上的固有差异为依据,利用了人造目标分形特征数大的特点,给出了进行小目标检测的具体实现过程。实际检测的实验结果表明：该小目标检测方法对环境的适应性强,检测结果精确,颇具发展前途。     

分形方法在SAR图像分割中的应用

SAR图像中人造地物和自然地貌很容易在某些特征上出现类似,使得利用传统方法提取的特征进行分割往往不可靠.相比自然地貌,人造地物显得比较规则,SAR图像的这一特点使得基于分形特征的分割算法成为可能.基于数学形态学理论提出了一个变结构元素的形态学分形维数估计方法,对复杂SAR图像进行分割.实验结果表明,该方法计算量小,可充分利用SAR图像的纹理信息.     

基于IFS代码的动画仿真

针对以迭代函数系统为基础的分形图,从分析其仿射变换的参数出发,提出了基于IFS代码的分形植物受风力影响以及不同分形植物间变形的动画实现算法,并给出了OpenGL支持下,运用JAVA语言在计算机上实现该动画的方法,应用该方法不仅能够非常方便快速地绘制动态分形图,而且所产生的分形动画更真实.     

基于子带/小波分解的视频编码可分级性研究

视频编码的可分级性是MPEG-4标准视频部分所要求的重要功能之一.本文提出了一种基于子带/小波分解的可分级性结构,以支持视频编码的空域分层、时域分层以及混合分层,并通过实验验证了它的有效性.     

一种多尺度分形的舰船目标检测方法

阐述了图像分形维和多尺度分形特征的概念,提出了一种多尺度分形目标检测方法。实验证明,自然背景与人造目标所在区域的多尺度分形特征差别非常明显。对于舰船目标检测,给出方法的检测结果稳定,优于边缘检测、阈值分割和单一分形维检测的结果,是一种非常有前途的方法。