基于分形小波变换的医学图像增强

Mandelbrot 的分形理论认为,自然界中的大量图像都可以用分形布朗运动模型来描述,而分形维数可以表征图像自相似性和灰度表面粗糙度。充分地利用图像的分形维数的特性和小波变换的边缘保持好、适合人眼的特点来增强图像,辅助医学临床诊断。通过对X 光胸片图像的增强实验表明:该方法不仅能增强图像中较不敏感的细节内容,还能增强视觉上很难感受到的差异结构。

分数布朗运动模型的分维的估计方法(英文)

本文探讨分数布朗运动模型的分维的统计确定问题，给出几种新的估计方法．

方位—分维估值法

本文通过与分式布朗运动和地表分形对比,建立了分形变异函数,分析了地球化学数据的分形性质,在此基础上提出了方位—分维估值法。研究实例表明,这是一种体现分形思想的、行之有效的估值方法,有着良好的应用前景。

分数布朗运动的功率谱分析

讨论了分数布朗运动功率谱的时频分析和时间尺度域分析方法，通过对分数布朗运动非平稳性的分析，证明了非平稳的分数布朗运动通过带通滤波器的输出为一平稳随机过程的结论，从而提出了一种基于线性时不变系统滤波的分数布朗运动功率谱的频域分析方法。