基于布朗曲面模型的图像分形维计算方法

针对差分盒维数DBC(differential box counting)算法中空盒子对计算图像分形维数的影响,分析了DBC算法和其一种改进算法最小盒维数计算方法MBC(minimum box counting)剔除所有空盒子的不足,提出了一种新算法——真实差分盒维数算法ADBC(actual differential box-counting),将差分盒方法中存在的空盒子分为真实空盒子和潜在盒子。在计算盒子数量时,引入图像分形布朗曲面模型,通过模拟图像差分盒子覆盖真实事物(极限分辨率的图像)的情况,结合DBC算法和MBC算法寻找空盒子为潜在盒子的期望,用期望的形式最大程度求出基于图像和分形布朗模型的精确盒子数。实验结果表明,该方法使分形维数计算精度得到了明显提高。

各向异性的分形地形生成方法研究

传统的分形地形生成方法得到的地形是各向同性的,为了使生成的分形地形具有各向异性特征,提出了一种新的分形地形生成方法,该方法利用组合分形布朗曲面模型,将具有不同特征的两种分形布朗曲面相融合,使得生成的地形具有各向异性特征。对组合分形布朗曲面算法进行了仿真实验,生成了最终的分形地形。对仿真结果的分析表明,生成的分形地形的特征具有各向异性特征,和实际的自然地形特征相符合,从而证明了该算法的有效性。

典型地形SAR回波模拟与SAR图像仿真

SAR成像算法的验证需要相应的回波数据,同时SAR图像目标识别算法的检验需要大量的SAR图像,针对这一要求,提出了一种典型地形SAR回波模拟与图像仿真的方法。首先分析了分形布朗曲面及其水平集的特征。在此基础上,运用中点位移法生成了描述山脉地形的数字高程数据,提出了生成海岸地形("归零法")及河流沟壑地形("归零取反法")的新方法。引入电磁散射模型,计算了每个分辨单元的后向散射系数。给出了基于二维快速傅立叶变换的SAR回波模拟算法的推导过程及相应的仿真结果,并对结果进行了分析和讨论,证明了该方法的正确性。