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一种改进的图像盒子维计算方法

An improved box-counting method for calculating image fractal dimension

作     者:薛松 蒋新生 段纪淼 张培理 XUE Song;JIANG Xinsheng;DUAN Jimiao;ZHANG Peili

作者机构:中国人民解放军陆军勤务学院油料系重庆401311 

出 版 物:《中国科学技术大学学报》 (JUSTC)

年 卷 期:2018年第48卷第6期

页      面:504-511页

核心收录:

学科分类:08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0801[工学-力学(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家自然科学基金(51574254 51704301) 国防科技项目基金(3604031)资助 

主  题:分形维 盒子维 灰度图像 

摘      要:分形维是图像的一种有用的特征,在许多领域中用于图像纹理分析、分割以及分类.盒子维方法由于其实现简单,成为估计图像分形维最常用的一种方法,但是该方法存在计数精度不高、稳定性较差等问题,为此提出了一种新的盒子维估计算法.首先对数字图像的离散灰度曲面进行适当插点补充,使插点后的曲面相对更接近连续的情况,使得在最小尺度下也能实现对不同图像的区分.然后直接采用最小尺度下的盒子数估计分形维,不进行拟合.该算法简单、直观、易于实现.实验结果表明,该方法具有更好的估计精度和稳定性.对于一些特殊测试图像,如尖峰脉冲图像,仍能得到合理的估计值.另外,由于本方法不需要计算多个尺度下的盒子数,因此计算量也相对较小.

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