基于布朗曲面模型的图像分形维计算方法

针对差分盒维数DBC(differential box counting)算法中空盒子对计算图像分形维数的影响,分析了DBC算法和其一种改进算法最小盒维数计算方法MBC(minimum box counting)剔除所有空盒子的不足,提出了一种新算法——真实差分盒维数算法ADBC(actual differential box-counting),将差分盒方法中存在的空盒子分为真实空盒子和潜在盒子。在计算盒子数量时,引入图像分形布朗曲面模型,通过模拟图像差分盒子覆盖真实事物(极限分辨率的图像)的情况,结合DBC算法和MBC算法寻找空盒子为潜在盒子的期望,用期望的形式最大程度求出基于图像和分形布朗模型的精确盒子数。实验结果表明,该方法使分形维数计算精度得到了明显提高。     

基于分形维数的白细胞图像特征提取研究

为了开发骨髓细胞涂片中白细胞的自动分类及计算机辅助诊断系统,基于分形理论提取了不同类型白细胞的分形维数.首先通过计算原始图像和特征灰度图像的分形维数实现第一次的粗分类提取,然后采用多重分形奇异谱方法进一步完成了细分.识别结果表明,经过两次分类提取获得了较准确的白细胞分类信息,该方法是有效的、可行的.     

二维灰度图像的分形维数计算

分析了当前计算图像分形维数的算法普遍存在对高维数图像计算误差较大且计算量大的缺点。结合计盒维数算法的原理,给出一种新的盒子边界。理论和实验证明,该算法较Chaudhuri和Sarkar给出的经典边界选取在准确性和实时性上都有所改进。     

基于分形特征纹理图像分割方法

基于地毯法估计分形维数,提出了图像局部分形维数的最优估计方法。然后利用边缘信息和区域增长的方法,对自然场景的分形维数图像进行分割。仿真实验表明该方法分割效果很好,优于基于Hurst变换分割方法。     

基于分形特征的自然景物图象分割方法

提出了一种基于分形特征分割自然景物图象的方法。分割的主要目标是找出景物中的人造物体。首先构造了一组分形纹理特征,给出了图象不同部分的粗糙度及纹理基地大小、方向特性的描述,以此为基础进行图象分割。此外,通过对盒维数方法中的参数拟合性能的分析,对维数估计方法进行优化,理论和实验表明,在自然环境中,该方法能够区 的纹理区域及人造目标,达到满意的分割结果。     

基于分形维数的阈值选取方法

普通的阈值选取方法只注重图像的灰度信息,而很少考虑图像的空间信息。分形维数能很好地反映一幅图像的空间信息,在图像的处理与分析中得到了很好的应用。提出了一种基于分形维数的图像阈值选取方法,实验证明对于灰度图像的阈值选取具有很好的实用效果。     

基于分形理论的油田防盗预警研究

油田盗油者为了偷油常常敲击输油管道,敲击产生的信号是一种非线性非平稳的随机振动信号,传统的方法是计算、比较功率谱,并从功率谱图中继续求出振动模态参数后才能准确识别;针对待识别的信号具有分形特性,同时,用计算机计算、比较分维数较容易,由此提出计算信号分形维数来识别是否存在敲击声信号,以达到预警目的;根据来自现场的数据仿真证明利用分形理论能很好的识别敲击声信号,对于油田敲击输油管信号的预警提出了一种新的方法.     

遥感图像的分形特征

为了通过分形理论将空间结构信息应用于遥感解译之中,引入一种分析遥感图像分形特征的方法,运用所编程序对-景ETM 遥感数据进行运算,得到所需分形特征数据.并发现:所得分维值的大小能相对地表达原图像的复杂性,原图像及地物的复杂性都与分维值的大小具有正相关关系.该算法还可以计算除遥感图像外其他数字图像的分形特征,并为将遥感图像的空间结构信息引入遥感分类打下基础.     

基于分形特征的二值图像检索方法的研究

论述了基于分形特征的二值图像检索方法。图像的内容由4种特征来描述:图像分形维数、图像分形矢量、边界分形矢量和骨架分形矢量。实验表明该方法计算简单、有效,匹配快速,检索结果比较理想,只要查询图像在图库中,就一定能通过该方法检索出来。另外,该方法还具有一定的鲁棒性,证明这种检索方法是具有较大实用意义的。     

基于分形特征的复杂环境目标检测方法研究

针对复杂的自然背景下的运动目标检测,提出了一种基于分形特征的运动目标检测算法;该算法利用目标的分形维数与自然背景分形维数的差异将目标从背景检测出来;首先应用改进的地毯覆盖法快速得到图像的分形维数,然后通过比较邻域之间分形维数的相互关系进行目标检测;实验结果表明,该方法能对复杂背景下的运动目标进行检测,由于采用分块求分形特征的方法,能有效地减少搜索目标所带来的计算量,算法过程简单、检测速度快、检测结果精确,目标与背景对比度的变化对检测结果几乎没有影响,且噪声对该算法的检测结果影响较小;在运动目标实时检测问题上有着很好的实用价值和应用前景。     

基于分形盒子维数的车牌定位方法

分形维数是估计表面粗糙度的一个重要参数，在图像处理领域中更多地用到分形盒子维的概念，计算盒子维的DBC算法快速，有效，精确度高，被广为采纳，针对车牌内部图像的复杂度和背景有较大差异的特征，提出了一种通过计算分形盒子维同时结合其它图像处理方法来进行车牌定位的新算法，效果较好。     

基于分形维数的音乐自动分类方法

音乐的自动分类是现代检索技术的一个研究内容,也是音乐可视化研究中亟待解决的问题。近年来,音乐的分形性质已得到了广泛的研究。本文是从分形的角度对音乐的自动分类问题进行研究,提出了一种基于分形维数的音乐自动分类方法:通过对不同风格音乐的分形维数的计算与比较,确定音乐分类的范围指标,然后利用此指标作为依据对音乐进行自动分类。本文通过实验证明此方法具有使用简单、高效和高准确率的特点。     

基于维数约简与特征选择的PGS方法在数据处理中的应用

特征选择和维数约简在机器学习、模式识别和数据挖掘领域是很常用的方法,它们之间也具有一定的联系,但对它们的融合应用目前很少研究,从而融合特征选择和维数约简的思路被提出.该思路融合了主成分分析方法和遗传算法,提出PGS方法,并把它应用于基因microarray数据的预测分类,取得了较好的效果.     

基于人工鱼群和分形维数融合SVM的空气质量预测方法*

为了克服现有方法在空气质量预测上存在的缺点,文中通过采用改进的离散型人工鱼群算法,并结合分形维数,提出基于人工鱼群和分形维数融合SVM的空气质量预测方法.首先对人工鱼群算法聚群、觅食行为及移动方式进行离散化改进,引入跳出局部最优策略和并行机制.然后将改进的离散型人工鱼群算法结合分形维数,约简空气质量数据集.最后采用基于高斯核SVM建立空气质量预测模型.在北京、上海和广州近2年的空气质量数据上的实验表明,文中方法预测性能较优,具有较高的稳定性和可信性.     

基于改进离散型萤火虫群优化算法和分形维数的属性选择方法

属性选择是数据挖掘领域中数据预处理的一个重要方法。文中提出一种融合离散型萤火虫群优化算法(DGSO)与分形维数的属性选择方法。该方法以分形维数作为属性子集的评估度量准则,以DGSO作为搜索策略。为分析该方法的可行性和有效性,采用6个UCI数据集进行实验。结合10-fold交叉验证和SVM对属性选择前后的分类准确率进行分析,并进行搜索策略和评估度量准则间的性能对比及详细的参数分析。结果表明该方法具有较高的可行性和有效性。     

雾天条件下的多尺度Retinex图像增强算法

在雾天条件下拍摄图像时,由于受到大气散射作用的影响,图像的颜色和对比度会出现退化现象。为了提高雾天图像的质量,提出一种改进的多尺度Retine雾天图像增强算法。首先采用幂次变换压缩图像动态范围;然后采用非线性变换对图像的高光区域进行抑制;最后采用反锐化掩模滤波消除图像模糊,增强雾天图像细节信息,并采用多幅雾天图像对算法性能进行仿真测试。仿真结果表明,改进多尺度Rctinc的雾天图像增强算法较好地解决了传统Retine算法存在的不足,加快了雾天图像增强的运行速度,使得雾天图像更加清晰化,获得了更优的视觉效果。     

苹果分类识别中的分形问题研究

提出一种新颖的基于分形理论的苹果属性分类识别方法。通过机器视觉获取苹果彩色图像,进行处理,得到反映苹果色度属性的灰度图象;运用分形理论,通过苹果灰度图象创建灰度特性曲线,对该曲线的分形问题进行研究,得到曲线的分形维数;根据特征维数,建立起苹果属性类别和分形维数间的关系,实现了苹果属性的准确检测和分类。实验结果表明,用分形理论方法进行苹果分类识别,具有良好的抗噪、容错能力,并能有效地克服传统图像分割识别方法适应性差的缺点,提高了分类判别准确率和分类精度。     

基于综合的句子特征的文本自动摘要

采用了一种综合的文本自动摘要方法来抽取出涵盖范围广、冗余信息少、最能反映文本中心思想的文本摘要.该方法充分考虑文本中的词频、标题、句子位置、线索词、提示性短语、句子相似度等特征因素,构建了一个综合的特征加权函数,运用数学回归模型对语料进行训练,去除冗余句子信息,提取关键句生成摘要.实验评估表明了该方法的可行性、有效性以及在摘要质量方面的优越性.     

基于FastICA的语音分离与图像分离

独立分量分析0CA）基于信号的高阶统计量,能从混合信号中分离出既具有统计独立性又具有非高斯性的源信号,在诸多ICA算法中,固定点算法（也称FastICA）以其收敛速度快、分离效果好被广泛应用于信号处理领域。在介绍ICA的基本模型与FastICA算法的原理后,分别对混合的语音信号与图像信号进行了分离实验,仿真结果表明FastICA应用于语音分离与图像分离,效果都很好。     

卫星遥感图上大雾消散特点的分析研究

卫星遥感监测大雾的生消趋势,具有明显的优势。利用GMS-5静止气象卫星资料,在分析雾的消散原理的基础上,研究了卫星遥感图上大雾消散的一般特点和规律,得出:雾消散所需的时间与雾的厚度、在雾区中所处的相对位置、天气条件以及人为影响等因素有关。