基于图像分形维数估计的最小盒计数法的研究

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通过对估计图像分维数的差分盒计数法的深入研究,发现差分盒计数法估计覆盖分形曲面的盒子数可能出现“空盒子”被计数,从而导致盒子数偏多而生产冗余,使得差分盒计数法估计数字图像的分维数不具有普遍适用性,特别是对那些曲面变化较剧烈的分形图像更为突出。为此,提出了具有普适性的有效估计图像分维数的最小盒计数法和采用逐段搜索法寻找分形无标度区的方法,并通过对XLPE电力电缆局部放电灰度图像和Brodatz纹理图像分维数估计的实例分析进行了验证,验证表明,基于分维估计的最小盒计数法可以用来对电力电缆局部放电信号灰度图像进行模式识别。
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