Peleg-ε毯子法在焊缝图像缺陷边缘检测上应用的研究

分形几何中分形维数可用来度量、分析和评价纹理和形状,笔者利用分形维数来区分焊缝X射线图像中缺陷的纹理和形状。分形维数的计算方法有很多种,采用Peleg-ε毯子法计算图像的分形维数和图像的面积度量(即截距特征),利用图像的两个特征对焊缝X射线图像缺陷进行检测。从实验结果看出,用Peleg-ε毯子法检测焊缝图像缺陷边缘可行,特别对直线边缘检测效果较好。但要用于进一步分割的焊缝缺陷边缘,需要将分形方法与其它方法相结合。

基于时频分形特征的雨杂波环境目标检测算法

针对雨杂波环境下传统目标检测方法虚警和漏警双高的问题,本文主要研究雨杂波频谱的联合分形特征及其在目标检测中的应用,提出了一种基于定向毯子覆盖法的联合分形特征检测方法,首先通过利用毯子覆盖法测量回波距离多普勒域的分形维数和模型拟合误差特征,然后将分形维数和模型拟合误差作为检验统计值,构造基于联合特征的阈值检测方法。通过优化毯子法的计算步骤,减少了对非目标信息的冗余运算,使得方法具有更好的实时性能。通过对雨杂波环境中实测数据的处理结果表明,相比于传统的目标检测算法,该方法在处理雨杂波等非平稳数据时,可以有效降低虚警,同时提升对目标的检测性能。

基于多季相分形特征的Landsat 8 OLI影像耕地信息提取方法

利用遥感技术快速准确地提取耕地信息是耕地保护的关键环节。以山东省商河县为例,提出了一种基于多季相分形特征的Landsat 8 OLI影像耕地信息提取方法。首先采用毯子覆盖法计算多季相遥感影像每个像元的上分形信号和下分形信号,对比分析耕地和其他土地利用类型的分形特征,选取上分形信号的第3尺度作为特征尺度,提取商河县耕地空间分布特征;其次采用同时期的土地利用矢量数据、Esri land cover数据和统计数据进行耕地信息提取精度评价;最后分别设置多季相分形提取与单季相分形提取、现有土地利用数据产品的对比实验,并基于点位匹配度和面积匹配度进行评价。结果表明:多季相数据更能反映农作物生长的复杂性,有助于提高耕地信息的提取精度;不同土地利用类型在不同分形尺度的信号值各不相同,分形特征可以在不同尺度上清晰地刻画出不同土地利用类型的分异性;基于矢量数据和Esri land cover数据评价的多季相分形特征耕地提取点位匹配度为87.13%和89.83%,面积匹配度为99.73%和97.91%,均比单季相分形提取结果精度高;综合考虑点位匹配度、面积匹配度和空间分布特征,研发方法能有效区分耕地和其他土地利用类型,提取结果更优,且与统计数据有更高的一致性。该方法可准确提取耕地信息,为耕地的动态监测和损害评估提供技术支撑。

基于分形维数的离线图像分割方法

为了能够提高图像分割的精度,提出了一种基于统计学和分形维数的图像分割方法,能够对自然景物中树木、道路和天空进行分割,并且可以应用于机器人导航的视觉系统.该方法首先通过统计大量的道路和树木和天空的分形维数(LFD),分析三者对应的LFD值分布特点,然后利用该特点对图像进行分割,最后对分割后的图像进行平滑处理,得到分割结果.实验结果表明:利用统计结果进行图像分割能够提高分割速率,而且使用分形维数作为特征能够得到比较精确的分割效果.

基于局部分形维数的图像处理方法

分形维数是描述自然现象的一种参数,被广泛的应用于图像。局部分形维数(Local Fractal Dimension,LFD)是在此基础上发展起来的一种新的描述量,具有能够描述图像细节的特点。本文把局部分形维的数值,归一化后转化成灰度图,用来直观的观察图片的细节,可以方便的找出图片的变化复杂的区域,能够很好的用于图像处理。