图像分形维数计算及其边缘提取

为提高遥感影像中地物边缘信息的提取精度,以离散分形布朗随机场(DFBR:Discrete Fractal BrownRandom field)模型为依据,尝试设计并利用Matlab编程实现一种基于遥感影像单个像元的分形维数计算算法。该算法将影像的灰度空间映射成分形维数空间,然后在该空间进行变换和边缘检测。地物空间分布及其影纹结构边缘特征的差异,使计算分形维数所选窗口大小成为关键。选取研究区局部地段高空间分辨率遥感影像作为实验数据,通过计算不同窗口下像元分形维数,得到最佳边缘信息提取的计算窗口。实验结果表明,该算法在同类计算中更符合遥感数据的特点,提高了遥感影像地物边缘信息提取精度。

一种改进的遥感图像分形维数提取算法

基于离散分形布朗随机场的图像分数维提取方法,在综合分析和实验验证的基础上,提出了一种改进的图像分形维数计算方法.仿真实验证明,该算法相较于原算法计算结果稳定,不同地物的区分能力强,能够应用于遥感图像的地物分类.

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。