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．

利用分形法表征光学元件中高频相位畸变

针对神光Ⅲ主机装置使用的光学元件,基于分形理论,分析中高频相位畸变的统计分布特征,指出其满足分数布朗随机场,并利用结构函数法对分形维数进行计算,统计结果显示,大口径钕玻璃片的分形维数在2.34～2.43之间。利用局部稳态的随机中点位移法,提出一种新的表征光学元件相位的方法,将分形维数作为参数,可衡量中高频相位畸变,对高功率激光光学元件的评价有参考意义。

分形方法用于有噪图像边缘检测的研究

本文研究了加性高斯白噪声对于基于离散分数布朗随机场（简记为ＤＦＢＲ场）模型图像分形维数估计的影响，并将分形方法用于图像边缘检测，指出了在加性高斯白噪声的情况下，分形方法用于图像边缘检测较之经典的基于梯度运算的边缘检测方法有好的抗噪性能，同时又能检测出较丰富的图像边缘细节。

地震剖面随机分形插值方法

本文讨论了随机分形插值方法及其在地震资料处理中的应用。实验结果表明，随机分形插值方法是提高地震分辨率的简单有效方法。

基于分数布朗随机模型的X线影像边缘检测算法的探索与实践

根据在影像的边缘处,分形的规律性将会被破坏,参数值H将会发生奇异,作者提供了一种基于分数布朗随机模型的X线影像处理方法,从而可以准确判断出X线影像的边缘。对实际仿真效果的分析结果显示,结合分数布朗随机模型的分形参数算法较之其他的边缘检测算法(如Canny算子、Sobel算子等)效果要好,采用该方法能够有效检测X线影像边缘,对提高疾病诊断率、降低治疗成本有重要的现实意义。

自然地面背景红外目标检测方法研究

文章结合分形特征的特点,提出了一种基于分形技术的图像预处理算法。该方法利用自然背景和人造目标的不同分形持征检测目标,并利用领域连通性进行目标边界的合并,进一步地提取目标,大大提高了单帧检测的概率。仿真结果表明,该方法可以有效地在单帧图像中检测出目标。

分形插值在图象处理中的应用

本文讨论了随机分形插值方法及其在图象放大和图象压缩编码中的应用.实验结果表明,用分形插值方法实现图象放大和压缩编码能获得良好的结果,其突出优点是速度快.

分形插值图象放大和压缩编码

本文讨论了随机分形插值方法及其在图象放大和图象压缩编码中的应用。实验结果表明，用分形插值方法实现图象放大和压缩编码能获得良好的结果。

基于分形参数的B超图像纹理分析

利用离散分形布朗随机场（ＤＦＢＲＦ）模型对Ｂ超图像的分形特征进行了分析和讨论．鉴于一般的图像不是完全的分形体，文中给出了计算分维数的尺度范围公式．根据上述模型和尺度范围公式，对正常肝脏和有癌变肝脏的两组Ｂ超图像的分维数进行了计算，结果表明在未考虑尺度范围时两组图像的分维数差别不大；而考虑了尺度范围时两幅图像的分维数就有明显的差别，即正常肝脏图像的分维数大于有癌变肝脏图像的分维数．

分形和自然纹理描述

本文在DFBIR场的基础上,提出了利用分形随机纹理模型的纹理描述方法,拓广DFBIR场为各向异性的DFBIR场,指明各向异性的DFBIR场与自然纹理最接近.文中对纹理的产生和分割进行了研究,提出了分割的特征量,并指明分形的标度区,对大量的图像进行了实验研究,实验结果证明了理论分折的正确性,为图像的分割与描述建立了新的途径.

早期油料火灾图像检测及识别技术研究

本文提出了一种早期油料火灾图像检测及识别算法。将火焰颜色、亮度及运动特征作为火灾检测与识别的判据,在火焰颜色模型和运动图像差分模型的基础上提出利用离散分形布朗随机增量场模型对早期油料火灾图像进行进一步的判定。模拟坑道实验结果表明,该算法能够有效提高油料火灾检测与识别的准确率,降低误报、漏报率。

基于分数布朗随机场与分形参数的原木漏节图像处理

本文提供了一种基于分形理论中分数布朗随机场模型和分形参数H值的X -射线原木漏节图像处理方法。分数布朗随机场模型是描述自然景物的有效方法 ,在图像区域的小范围内 ,灰度表面具有统计意义上的自相似性 ,但在不同图像区域的交界处 ,这种分形的规律性将会被破坏 ,在此求出的分形参数H值将会发生奇异 ,据此可以判断出该处为图像的边缘或交界处。从试验的结果可以看出这种方法对X -射线原木漏节图像非常有效 。

离散分形布朗增量随机场模型在煤微结构定量分析中的应用

本文采用离散分形布朗增量随机场（ＤＦＢＩＲ）模型对煤样微观结构的显微图像做了分形定量研究。由于分形的表面必然会产生分形的灰度图像值，故通过提取图像各像点的灰度值，计算（ＤＦＢＩＲ）场模型的分形维数，得出了不同类型煤样微结构图像的分形维数。从而为扫描电镜用于定量研究煤结构探索了新的途径。

基于小波变换的分形图像去噪与边缘检测

本文根据分数布朗随机场(FBR)模型理论,运用小波变换法先对图像进行去噪,然后对图像的分形参数H进行估计,进而根据分形参数H的值的奇异性来检测图像的边缘。实验表明,本文的算法能有效地抑制噪声的影响,并能更好地检测出图像的边缘。

一种基于广义多尺度分形参数的图像边缘检测方法

分形是实现自然纹理描述的一种有效方法.本文从分数布朗随机场模型的描述出发,证明了具有不同分形特性的两种纹理边缘处的H参数估计值大于1的一般结论、将H参数泛化用于描述一般图像的特性,从而提出了一种基于广义多尺度分形参数的图像边缘检测方法.该方法通过构造多分尺度的广义分形参数H值,从而可以实现图像边缘的有效提取.

噪声背景下自然景物图像的分维估计

分析了白噪声对于基于离散分数布朗随机场（简记为ＤＦＢＲＦ）图像模型的自然景物图像分形维数估计的影响；给出了有噪背景下分形维数估计中采用最小二乘法拟合直线时，线性标度区的下界；并且指出了有噪背景下改善分形维数估计准确性的策略。

分数布朗小波随机场与Hurst参数估计

通过对小波变换与分数布朗随机场的讨论 ,分析了小波变换与分形之间的内在联系 ,并讨论了分数布朗小波随机场的性质、特点 。

水下辅助导航的重力异常随机场分形插值研究

针对重力异常数据匮乏的地区,本文提出采用分形布朗运动(fractional Brownian motion,FBM)分形插值方法对重力异常随机场进行重构,实现可用于水下重力辅助导航的重力异常基准图生成.实验结果表明:分形插值方法作为一种粗插值是可行的,可为水下重力辅助导航系统的实现提供理论参考.