基于形态学多重分形的遥感图像多尺度分割

提出了一种基于数学形态学的局部多重分形指数特征来描述图像中的纹理信息,并构造了基于图像四叉树的多尺度分割算法来实现遥感图像的粗分割。形态学多重分形指数能够准确而全面的刻画纹理的局部尺度特性,而多尺度分割算法可以在保持分割精度的前提下大大降低时间复杂度。在遥感图像上进行的对比实验表明,该算法在分割的效果和效率上都优于使用其他纹理特征的分割算法。

室性心动过速与室颤的多尺度多重分形分析

基于多尺度多重分形分析(MSMF)对正常心电信号(ECG)、室性心动过速(ventriculartachycard ia,VT)与室颤(ventricular fibrillation,VF)ECG进行研究分析,可以鉴别区分这三种信号。通过直接计算奇异谱f(α)的方法,计算出正常ECG、VT和VF信号的奇异谱,并分析得出其奇异强度分布范围Δα,结果发现这三种信号奇异强度分布范围Δα存在较大差异,并且VF信号的Δα大于VT信号,同时VT信号的Δα又大于正常ECG信号。本文用奇异强度分布范围Δα作为区分正常、VT和VF、ECG的一个判据,且实验证实该判据可有效区分正常ECG、VT和VF信号。