一种衡量DFBR图像分形特性强弱的准则

在ＤＦＢＲ场理论的基础上，考虑了图像分形特性强弱的问题．依据实验中的数据的分布形式，提出了一个衡量分形特性强弱的参数——分形度及其相应的算法，并通过实验分析了它在图像分类中的应用。

图像的一种分形特性表示法及其应用

本文在小波分析的基础上，阐述了一种对于图像分形特性的简洁表示法并提出了一个衡量图像对于ＤＦＢＲ场符合程度的指标──分形布朗量，实验表明这种表示法和度量指标是有意义的．最后给出了该表示法在多分辨率目标识别中的最新应用．

SAR图像的分维特征提取

通过对合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像的目标统计特性的分析，从理论上证明了ＳＡＲ图像的分维现象的存在性，提出了一种ＳＡＲ图像分维特征提取算法；最后，利用分维特征对分辨力为３ｍ×３ｍ机载Ｘ—ＳＡＲ成像数据进行了分割处理。

基于分形理论的林业害虫图像的边缘检测

将分形理论应用于林业害虫图像的边缘检测,通过判断DFBR场模型参数H值范围来获取边缘。实验表明,经直方图均衡化预处理后,该算法能更好地获取图像边缘。