【摘 要】
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论文在对几种分形模型及不同分形模型下的分形维数计算方法进行研究的基础上,采用差分盒维数法计算图像的分形维数。在盒维数的计算过程中,运用最小二乘法对不同的盒子数和半
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论文在对几种分形模型及不同分形模型下的分形维数计算方法进行研究的基础上,采用差分盒维数法计算图像的分形维数。在盒维数的计算过程中,运用最小二乘法对不同的盒子数和半径拟合得出分形维数。由于纹理图像的复杂性,仅依靠原图像的分形维数不能达到理想的分割效果,为了得到更多的纹理信息,论文采用多次变换的方法,获得了纹理图像的垂直、水平以及对角线方向的方向性信息与粗糙度信息,运用该信息构成的分形维数作为特征量对复杂背景下的人造物体进行分割,不但获得了理想的分割效果,而且保留了更多的图像细节。通过与最大类间方差阈值图像分割算法分割结果的对比,可以看出基于多特征分形维数图像分割保留了更多的图像细节,图像分割效果明显优于阈值分割结果。
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