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。

基于离散分数布朗随机场模型的景象适配性分析方法

首先阐述了在自然景象的齐次平稳高斯随机场模型下进行景象适配性分析的不足 ;然后建立了景象的离散分数布朗随机场模型 ,在小波多分辨率分析的基础上提取了分形特征 ;接着推导了景象的分形特征与基准子图的二维相关性之间的关系 ,并提出了基于分形特征的景象适配性分析方法 ;最后通过大量仿真试验验证了分形特征和基准图的正确匹配概率之间的关系 ,对于景象匹配区的选择具有一定的实用价值。

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。

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。

基于分形理论和数学形态学的图像边缘检测方法

提出一种基于分形理论和数学形态学的边缘检测方法。该方法利用分形理论中离散分数布朗随机场来抑制噪声得到按分形维分布的灰度图像，采用数学形态学检测连续的特征边缘。试验表明，采用该方法比经典的边缘检测算子能够更好地达到视觉测量的要求。

一种分形和形态学结合的图像边缘检测算法

分形将灰度图像空间映射到分形维数空间进行边缘检测,形态学利用具有特向性的检测算子进行边缘检测。本文将分形中DFBR模型和改进的形态学方法相结合得到一种新的边缘检测算法。实验结果表明:结合算法具有分形算法的保留图像边缘细节能力和形态学对特殊方向边缘的检测能力,在对含有大量细节图像的边缘提取上优于单一的边缘检测方法,并具有良好的抗噪性能。

基于分形和数学形态学的图像边缘检测方法

图像处理是视觉测量方法必需的技术,图像处理结果的好坏直接影响到了测量的质量。其中,边缘检测是重要的一步。视觉测量不仅需要较好地检测到边缘,还需要边缘尽可能是连续的。该文提出了一种基于分形理论和数学形态学的边缘检测方法。该方法利用分形理论中离散分数布朗随机场来抑制噪声得到按分形维分布的灰度图像,采用数学形态学检测连续的特征边缘。试验表明,采用该方法比经典的边缘检测算子能够更好地达到视觉测量的要求。

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.

地空背景下目标分形拟合检测算法

通过数字图像的离散分数布朗运动场模型,在研究提取分形维数H参数的基础上,根据人造目标与自然背景各自不同的分形特性,针对性的提出了一种提取分形模型拟合误差的检测算法。实验表明,该方法能够实现不同背景及目标的检测,抗噪声干扰性好,较之普通检测算法对目标具有更好的检测效果,是一种有效的边缘检测算法。

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。