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分形理论由B.B.Mandelbrot于20世纪70年代中期创立,现已被广泛地应用于自然科学和社会科学的几乎所有领域.本文在前人研究的基础上,利用双毯法(Double Blanket Method)提取出图像的分形特征并用于图像分割,进一步证实了分形在此领域的可行性和有效性.首先,通过比较局部分形维数偏移全局分形维数的标准差来确定适合该方法的最优滑动窗口.其次,考虑到单尺度分维特征的局限性,提取出多尺度的特征值并建立分形维数谱.然后,以模拟图像为例,分析图像中各区域的分维谱,选择适当尺度的分形特征,利用最大似然法对图像进行分割.最后,将分形理论应用于遥感图像中,与传统的基于灰度值特征的图像分割方法相比,加入图像的空间分形纹理特征后分割精度明显提高.研究结果表明:分维值的大小和变化趋势可以表示不同地物的空间复杂度,结合地物的光谱以及灰度信息能有效地识别目标地物. 相似文献
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用卫星影像资料监测热点已经有较长的历史.静止卫星由于影像采集时间间隔短,能显著提高热点监测的及时性,但由于其星下点分辨率低,影像覆盖范围广,监测热点较为困难.文中提出了一种利用风云二号C星影像资料进行热点监测的快速算法,首先对影像资料进行辐射定标并生成中红外与长红外通道的差值影像图,而后将中红外影像图与差值影像图分割为20×20像元的小块,分别计算各小块的最大值、平均值及标准差,认为两幅影像相对应的像元块内最大值均大于平均值3倍标准差即认为该块内可能含有热点;然后结合地表真实分布情况对含有热点的小块进行综合识别处理;最后将含有热点的局部影像进行几何校正投影输出.通过实例资料进行检验,认为这种方法计算简单、快速,可极大提高热点监测的准确性与时效性. 相似文献
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974.
提出一种基于Julia-CK集和Logistic映射的非线性分形压缩算法。用Carotid-Kundalini函数生成Julia-CK集,并用Logistic映射生成伪随机数填充量化表。将量化后的Julia-CK集分割成4 4的小图像块,再变换成圆盘。圆盘经过旋转后重新变换为正方形,对Julia-CK集进行适当的分类。编码时在同类中寻找匹配的图像块,扩充了原有的仿射变换,得到一个丰富且可通用的压缩字典,有效地打破图像和数据字典之间的一一对应关系。实验表明,相比于Barnsley提出的经典分形压缩方法,新算法使压缩比提高约36%,重建图像的峰值信噪比提高约27%,具有良好的压缩比,获得了高质量的解码图像。 相似文献
975.
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