基于分形维数的图像分割研究

本文在分形图象模型研究基础上，采用离散分形布朗增量随机场。通过撮特性参数－Ｈ值，方差，平均灰度值，然后结合传统的聚类分割技术，实现图象分割。在对自然背景中的人造物体图象和金相图的实验结果表明，分割效果良好，且抗噪性能较强。     

分形维数在灰度图像二值化中的应用

本文研究采用分层吉布斯随机场模型实现图像二值化时吉布斯模型参数的选取方法,根据分形维数反映图像复杂程度的特性,定义了吉布斯模型参数与分形维数的关系,从而实现了吉布斯模型参数的自适应选取,实验结果表明,该方法能使二值图有效地保留原始图像的细节,另外,通过设置图像水平,垂直、对角不同取向上吉布斯模型参数的权重因子,还可以有选择地保留方向细节,这对纹理图像的二值化具有重要意义。     

基于数学形态学的图像分形维数实时提取方法研究

图像的分形维数是图像的重要定量特征，可广泛应用于图像分析中。但一般计算图像分形维数的算法存在计算量大，不能实时计算的缺点。为了实时计算图像的分形维数，本文根据Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ－Ｂｏｕｌｉｇａｎｄ维数定义，采用数学形态学覆盖的方法设计了一种算法，并同Ｂｏｘ Ｃｏｕｎｔｉｎｇ方法进行了比较，实验计算结果表明该算法计算准确度高且稳健性好。同时本文还给出了实时并行实现结构。     

旋转骨架法在二值图像分形维数计算中的应用

目的 计盒法是一种计算二值图像分形维数的常用方法,传统方法如BCM（box-counting method）对无旋转的图像结构具有较理想的计算结果,但是对具有旋转的图像结构的拟合结果偏差较大,导致同一物体在不同旋转角度下的图像的计算结果存在较大差异。为了减小图像旋转对盒维数的影响,本文提出了一种计算二值位图分形维数的新方法——旋转骨架法。方法 将二值图像提取骨架,使位图转换为矢量图,利用遗传算法计算图像中物体的最小包容矩形和旋转角度,然后将矢量图进行旋转使其变为一个无旋转的图形,接下来采用多尺度的盒子覆盖矢量图形得到多个拟合点,最后按最小二乘法对拟合点进行拟合得到盒维数。与BCM方法相比,其核心工作与关键改进为骨架的提取、最小包容体的计算、矢量图的分形维数计算等过程。结果 对3种类型的图像进行了分析,在自相似的分形图像中,相比BCM方法,3幅图的平均误差分别降低了0.725 2%、3.060 5%和2.298 5%,变化幅度分别降低了0.057 3、0.088 3和0.085 9;在文字扫描图像中,相比BCM方法,变化幅度降低了0.012 75,平均拟合误差降低了0.001 28;在植物图像中,与BCM方法相比,分形维数的变化幅度降低了0.017 04,平均拟合误差降低了0.000 5。结论 该方法充分利用了位图易旋转、无厚度的特点,减小了图像旋转对盒维数的影响,评价结果优于BCM方法。     

分形理论在遥感图像分类处理中的应用综述

针对遥感图像的特点,将分形理论应用于遥感图像分类中,可以根据不同的类型引入不同的分维数,在一定程度上符合了地物实际分布的特征,从而可以应用到遥感图像分类中。     

关联维数分析方法及其在液压泵故障诊断中的应用

研究了混沌与分形的特征参数-关联维数的计算方法,分析了其计算参数的选择依据,并计算出液压泵正常和故障状态压力信号的关联维数.通过对液压泵的实验证明,设备在不同状态下具有明显不同的关联维数.因此,关联维数分析方法可以作为设备状态监测与故障诊断的有力依据,并具有较为广阔的应用前景.     

二维FFT及其在图像处理中的应用

本文所介绍的二维FFT是一种简单、可行的计算方法,是二维FFT应用到图像处理中的一个实例。     

有理分形曲面造型及其在图像超分辨中的应用

曲面构造是计算机辅助几何设计的一个关键问题。为了使建模曲面在实际应用中更加灵活、有效,提出一种有理分形曲面的构造方法,并基于该模型给出一种单幅图像超分辨率重建算法。首先,将分形插值函数视为高度函数的分形扰动,给出了一种双变量有理样条迭代函数系统,由此生成有理分形曲面;其次,研究了有理分形函数的一些分析性质,给出了有理分形曲面的计盒维数;最后,将该模型及其理论结果应用于单幅图像的超分辨率重建,提出一种重建算法。该算法先通过非下采样轮廓波变换将图像划分为边缘区域和非边缘区域;然后借助于维数公式精确计算尺度因子,利用模型的多样性对不同区域采用不同的模型进行插值,非边缘区域采用有理函数模型,边缘区域采用有理分形插值函数模型;最后通过适当的变换得到目标图像。实验结果表明了所提模型和算法的有效性,其在处理图像纹理细节和边缘方面优于对比算法,特别是在保持图像的结构信息上具有较强的竞争力,同时获得了较好的客观评价数据和主观视觉效果。     

基于面向分类准则的维数约简及其在人脸识别中的应用

针对高维数据导致的维数灾难问题,提出了一种基于面向分类准则的维数约简方法。所提准则使每个训练样本在特征空间中与同类样本尽可能接近,而与异类样本尽可能疏远。首先对每个训练样本定义同类样本加权平均距离和异类样本加权平均距离。然后基于上述两个概念分别定义总体同类距离和总体异类距离。以最小化总体同类距离和最大化总体异类距离为目的提出了面向分类的准则(Classification Oriented Criterion,COC)。最后,基于面向分类的准则推导出了一种新的维数约简方法。在公共人脸数据库ORL和Yale上的实验表明所提方法性能优于有代表性的维数约简方法。     

多小波变换在声纳图像降噪中的应用研究

与普通光学图像相比,声纳图像受到噪声污染更加严重,为了更好的去除侧扫声纳图像噪声,提高图像质量,保持图像原始信息,该文通过将图像变换到多小波域,结合热传导方程的差分格式与图像的分形维数,提出了一种声纳图像软阈值去噪算法,并将该算法与单小波去噪算法做了比较．该算法只需要含噪图像本身,不需要任何其它先验知识,是一种自适应的去噪算法．仿真试验表明,与单小波去噪算法相比,该算法具有更好的去噪效果,同时较好的保持了声纳图像的原始信息．     

一种基于 MAD 的鲁棒性分形维数计算方法及图像识别应用

传统鲁棒差分盒计数法（ RDBC）已成功用于高斯噪声图像的分形维估计,但由于对椒盐噪声较敏感,因此不再适用于椒盐噪声图像的分形维估计和图像分类。本文提出一种基于中值绝对偏差（MAD）的分形维数计算方法（MAD-DBC）。该方法利用MAD进行差分盒计数,对椒盐噪声具有很好的鲁棒性特点。实验结果表明,利用小波多分辨率的DBC、RD-BC和MAD-DBC对椒盐噪声的16种Brodatz纹理图像进行分类,MAD-DBC具有更高的识别率和更好的噪声鲁棒性。     

基于复合分类的快速分形图像压缩编码

针对分形编码方法耗时过长的不足，提出一种分类加聚类的快速分形图像编码方法，通过提取图像块的分形维数对图像块分类，在同类内基于分形维数聚类，使匹配搜索在同类的聚类域内进行，并对不同类块采用不同算法，实验表明，该方法与经典分形方法（PIFS）比较，在信噪和解码图像质量可接受的条件下，大大提高了编码速度，且压缩比有显著提高。     

基于分形理论的遥感影像分类研究

分形理论是非线性科学领域的一大支柱,它的提出为人们解决非线性世界的问题提供了新的思想和方法,由于分形维数与人类对图像表面纹理粗糙度的感知是一致的,利用分形理论进行遥感影像分类具有潜在的理论和应用价值。本文根据遥感影像特点,引入分形方法来描述其纹理结构特征,利用双毯覆盖模型来提取遥感影像的纹理特征,在此基础上,采用K-means算法将纹理结构特征与光谱特征相结合,进行遥感影像分类,其分类效果优于单纯采用光谱特征的分类。     

基于分形维数和小波的快速分形图像编码

在对图像块进行小波变换的基础上,通过计算各频带的分形维数,形成图像块的分形特征向量,把传统的子块匹配问题转化为分形特征向量意义下的子块匹配问题。实验结果显示,该文提出的方法与全局搜索法相比,尽管解码图像质量略有下降,但编码速度约提高了77倍。     

基于分数盒维数的快速分形图像编码

分形图像编码是一种很有前途的压缩技术,但编码时间长阻碍了它的广泛应用。分形编码的时间主要花费于在一个海量码本中搜索每个输入子块的最佳匹配块。针对这个问题,提出了一种快速分形编码算法,它基于图像块的分数盒维数特征,能够在较小的搜索范围内完成输入子块的最佳匹配。实验结果显示,该算法能够大大缩短编码时间,同时实现和全搜索分形编码算法相同或更好的图像质量。     

一种基于分形特征的图片分类算法

图片分类可用作图像搜索引擎的预滤波,以降低图像检索时的图像匹配数量,提高检索速度。本文提出了一种基于分形特征———局部分维数变化率(LFDS)的图片分类算法,该算法不需要任何的图像先验知识,仅利用分形特征就可将自然景物的照片和人工绘制/计算机生成的图形区分出来。系统随机测试了445幅大小从192×128到2012×3094不等的图片,该算法对图形库的分类准确率为91·71%,图像库分类准确率为85·25%,实验结果证明了该算法的快速和有效性。     

利用小波分解和分形维数进行声纳图像识别

以分形维数和多重分形的概念为基础,通过计算原图像和灰度差分图像的分形维数和多重分形维数,形成了纹理特征集的第一部分;然后对声纳图像采用树式结构小波变换,将小波变换各个频带输出的熵作为纹理分类的特征,并根据特征本身的离散程度对其进行规范化处理,构成了纹理特征集的第二部分;最后将这两部分组合,对不同信噪比的声纳图像进行分类识别．识别结果表明,文中方法的识别率可达到90％以上．     

基于多小波和分维的图像融合算法

多小波理论是小波理论的扩展,在图像处理方面具有单小波所不具有的优点。它能为图像提供一种比小波多分辨分析更精确的分析方法。在图像的多小波分解的不同尺度上的子图像间有自相似性,而自相似性又是分形分维的基础。于是,根据图像多小波分解的特点,提出了一种新的基于图像多小波分解的分维融合算法,将不同源图像经多小波变换分别分解成不同尺度的子图像,对高频子图像在相应的尺度上以分形分维作为权系数进行融合,对低频子图像在相应的尺度上以区域能量作为权系数进行融合,并分别采用多聚焦图像、可见光和红外图像作为源图像进行融合实验,实验结果表明该方法是可行的。     

基于HVS分类及邻域搜索的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于HVS分类及邻域搜索的快速算法。根据HVS特性将子块分为平滑类子块和非平滑类子块,对于平滑类子块直接存储其均值,以减少需要搜索匹配父块的子块数;对于非平滑类子块,从离其最近的父块开始搜索,在搜索父块时,剔除与当前子块的近似度不满足要求的父块,并引入误差阂值和搜索父块的最大次数来控制子块的搜索过程。实验结果证明,该算法大大提高了编码速度。     

基于HVS分类及邻域搜索的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于HVS分类及邻域搜索的快速算法。根据HVS特性将子块分为平滑类子块和非平滑类子块,对于平滑类子块直接存储其均值,以减少需要搜索匹配父块的子块数;对于非平滑类子块,从离其最近的父块开始搜索,在搜索父块时,剔除与当前子块的近似度不满足要求的父块,并引入误差阈值和搜索父块的最大次数来控制子块的搜索过程。实验结果证明,该算法大大提高了编码速度。