一种基于数学形态学的分形维数估计方法

对于分形维数的估计是基于分形理论的纹理图像分割算法中最重要的环节。由于使用固定划分的规则网格，常用的基于盒计数的分形维数估计算法及其各种改进方法的误差较大；而传统的形态学维数估计算法虽然在准确性上有一定提高．但其时间复杂度偏高。为此提出了一种基于可变结构元的数学形态学分形维数估计方法(VSEM)。该方法将灰度图像视为一个三维空间中的曲面，使用一组不同尺度的结构元分别度量该曲面．根据度量结果与尺度之间满足的指数率来估计图像表面的分形维数。通过恰当的选择结构元和使用递推技术得到不同尺度下的膨胀结果，新方法成功地弥补了现有算法的不足。本文使用了一组合成纹理和一组自然纹理来评估几种常见的分形维数估计算法。结果显示，本文提出的新方法能够在较小的时间复杂度下，得到更为精确的估计结果。最后，将该方法应用于遥感图像的分割。与其他常用的分形分割算法相比，使用该方法估计的分形维数和图像的临域均值作为特征能够得到更好的分割结果。在对比分析和分割实验中表现出的良好性能说明本文提出的分形维数估计算法可以有效地应用于纹理图像分割。     

一种基于乘性可变尺度形态分形模型的分割新算法*

在定义乘性可变尺度结构算子对数学形态维分形模型进行优化和改进的基础上,提出了一种基于提取分形特征参数的图像分割算法.首先定义并比较了加性和乘性可变尺度形态结构算子,并以此为基础进行形态学膨胀运算,提取归一化模型下的数学形态维分形维数,再用分形特征维数调制灰度值,以拉开各个灰度级间的距离,有效地增大了目标和背景的差异,最后进行自适应阈值分割.大量对比仿真实验取得了良好的分割效果,并且证明了本算法的有效性和可靠性.     

图像分形维数计算方法的比较

分形维数是度量图像纹理粗糙度的一种常用方法,而依据分形维数的定义很难求解图像的分形维数。大量计算图像分形维数的算法被提出,但是这些方法往往基于不同的应用背景,没有总体比较和评价,多局限于差分盒子维的选用和改进,算法普遍存在计算误差较大,适应能力模糊的缺点。基于目前常用图像分形维数的计算方法,测试不同方法对图像粗糙度的敏感程度和时间复杂程度。从而对这些方法的适用范围进行分析和比较,给出应用的推荐模型。     

基于混沌置乱和分形维数的数字水印算法

把分形维数理论应用到数字水印中,提出了基于混沌置乱和分形维数的DCT域数字图像水印算法.首先将载体图像分块,计算每个小块的分形维数,根据分形维数调节嵌入强度系数,将经过混沌置乱的水印图片嵌入到载体图像的DCT域直流分量中.MATLAB实验结果表明,该算法具有较好的不可见性,对常见的图像处理攻击具有较好的鲁棒性.     

基于子树匹配的文本相似度算法

为降低文本向量维度,提高文本间语义相似度度量性能,综合利用统计方法与语义词典的优势,提出一种文本相似度算法.基于文本生成元数据特征向量,减少向量空间维度,设计基于子树匹配的文本相似度算法,借助子树加速对文本相似度的计算,并通过将文本元数据特征向量与子树进行相似度语义匹配,提高文本相似度计算时语义相似度度量的准确性.该算法考虑到对元数据中同义词的语义理解,加强文本之间相似度度量时的语义覆盖能力.实验结果表明文中所提出的方法是可行和有效的.     

基于差分盒维数的空间目标图像分割算法

基于差分盒子维数提出了一种针对空间目标的图像分割算法.首先根据空间环境目标自然背景与空间目标人造结构的特点差异,从分形理论的相似性上对星空背景进行分析,利用像素邻域灰度方法得到目标和背景的边界.其次,在对给定阈值及该阈值下图像的差分盒维数关系进行分析的基础上,提出基于灰度方差的阈值选择方法.最后给出空间目标图像分割算法的流程,通过诸多仿真空间图像处理验证该分割算法是有效的.     

一种新的英文文本检索算法

提出一种新的英文文本检索算法,该算法将英文文本映射为26阶频率矩阵,然后通过奇异值分解,对文本表示空间进行降维处理,并融合第一奇异值分量和第二奇异值分量的特征,得到既反映字母统计频率,又反映文本字符间顺序结构的复特征向量,最后利用向量间余弦相似度作为文本检索的相似度度量。数据对比表明,算法取得了较好的实验效果,且在检索准确率和运算效率上优于经典的LSA算法。     

自相似特征彩色图像检索算法

针对传统的分形图像检索方法不能很好的体现图像的颜色自相似特征,且具有计算量大、速度慢的缺点,提出了适合彩色图像的自相似特征编码方法,将编码空间由灰度空间扩展到了彩色空间,充分体现了图像的颜色自相似特征.为了达到更好的检索效果,提出了对图像的自相似特征编码进行奇异值分解来构造特征向量的方法,并定义了相似度度量公式来支持图像检索.实验结果表明,本文提出的算法具有较好的可行性和有效性.     

一种基于相邻匹配的分形图像检索算法

分形码用来描述图像内跨尺度相似性冗余信息。通过分形码记录图像特征并将其用于图像相似度判断及图像检索。基于自适应四叉树分割方法,提出了图像快速分形编码方法。所提方法通过邻域内固定块的相似性判别快速提取分形码,减少了图像分割层次,缩短了编码时间并保证了图像解码质量。同时提出了一种新的快速判别图像间相似块的距离公式,提升了图像相似度判断的准确性。实验结果表明,相对于灰度直方图判别法,本算法大幅提高了图像检索的查全-查准率。相比于文献中的分形检索算法,本算法缩短了编码时间并降低了分割块数,从而提高了检索效率。     

面向数据流的多粒度时变分形维数计算

在大数据时代,数据流是一种常见的数据模型,具有有序、海量、时变等特点.分形是许多复杂系统的重要特征,分形维数是度量系统分形特征的重要指标量.数据流作为动态的复杂系统,其上的分形维数应具有动态、时变、多粒度等特性.提出了多粒度时变分形维数的概念,并设计了基于小波变换技术的数据流多粒度时变分形维数算法.该算法通过对数据流进行离散小波变换,并利用多粒度小波变换树结构在内存中保存数据流的概要信息,可以同时在不同的时间粒度上实时地计算数据流时变分形维数.该方法具有较低的计算复杂度,实验结果表明:该方法可以有效地监控数据流分形维数在不同粒度上的时变特征,深刻地揭示数据流的演化规律.