分形拼贴画

针对以往的分形图形创作中难以预先设计图形的整体布局的困难,提出分形拼贴画技术.用户首先交互地设计分形拼贴画的整体布局并指定关键的细节特征,进而构造2类图元:取样图元及分形图元.每个图元对应画面的某个四边形小网格,且每个分形图元对应一个取样图元.然后,启动分形拼贴画的分形运算,即分形图元迭代地通过其对应的取样图元对画面进行取样,并进行图像处理,再显示于自身的网格.该方法允许对分形拼贴画设定不同的初始状态,从而生成细节多样化、富于美感且符合最初构图的分形图案.     

一种新的图案纹样生成方法

解决如何用计算机生成具有民族风格的纹样的图案是一个富有挑战的问题.提出一种图案生成方法,基于图案基元的变换来快速生成具有民族风格的图案.首先,引入交互分割模型提取图案中具有代表性的意义相对独立的图案基元.设计图案基元的相似变换规则,产生分形基元矩阵.然后引入准Arnold变换规则,对基元分形矩阵进行扰动生成新图案.对图...     

新疆民族民间艺术图案生成方法

目的：解决如何数字化具有民族风格的图案是一个富有挑战的问题。提出演化组合图元基因再生图案基因的方法,并通过变形技术快速生成具有相似民族风格的图案基因。方法：首先,引入图元基因和再生基因概念,提出图元基因生成方法;然后,通过设置再生基因的生成参数,组合排列图元再生具有民族传承意义的图案基因;最后借助图像变形技术扩展图案基因。实验结果：利用图元基因和再生基因能够生成传承原有图案风格与特色的图案。结论：所提方法以图案基因为设计核心,具有保持民族风格、简单灵活、推广强的特点,为下一步计算机智能生成图案奠定基础。     

CA与生命游戏演化的组合模型*

基于摩尔奇偶型CA,提出一种结合生命游戏的演化模型.首先设置初始构型进行摩尔奇偶型规则演化,再引入生命游戏规则,按游戏规则演化;最后依此重复摩尔奇偶规则和生命游戏规则,直到演化整个元胞空间.证实在摩尔奇偶型CA的基础上,结合生命游戏在很大程度上减小了演化过程对初始构型的依赖,出现更为丰富的图元以及基于图元和演化框架的动态图案,且演化过程仍然符合摩尔奇偶型CA的演化规律.结合模型可以避免演化过度依赖初始构型以及演化过程的单调性,而且组合演化模型可以应用于图案生成,生成保持风格的规则几何纹理图案,丰富图案的生成方法.     

分形图案的构图艺术及其计算机实现

讨论了分形图案构成的艺术形式和原理,介绍了计算机实现分形图案构成的3种基本方法,并给出这些方法的算法模型和构图实例。     

基于专家系统的智能图案设计系统的研究与实现

图案一直是人类追求的美的形式之一,作者从大量的图案标本中受到启发,提出了一种新的图案设计方法,即基于专家系统的智能图案设计方法。本文就整个系统的关键技术如图元的提取、规则的表示与存储、推理机的设计与实现等给出了相应的解决方案。整个系统采用VC＋＋6．0和SQL Server作为开发工具,通过在SOL Server数据库中建立规则库。并设计适合图案创作的推理机,从而有效提高图案的生成速度并大大降低图案创作的复杂性。     

分形图案在艺术设计中的应用

分形图案是一种将分形理论与计算机图像技术结合生成的特殊图案,正被越来越多地应用在艺术设计实践中。本文简要介绍分形图案的特征及生成方法,探讨其在服装、织物、标志等艺术设计中的应用,并根据分形图案的风格进行创作实践。     

动力系统生成晶体群圆极限分形图

提出从动力系统角度出发构造具有自相似性质的平面晶体群圆极限分形图的有效方法.根据Carter晶体群迭代函数系统周期性确定2π为基本区域,利用同胚仿射变换,建立基本区域到上半平面的自相似映射关系,进而通过保角映射生成圆极限分形图.同时,对Carter混沌函数进一步探讨了边界着色平滑构图条件,并生成了相应的圆极限分形图.这些图案具有很强的艺术渲染力.该方法为平面设计对称图像提供了一种新途径.     

基于分形理论的矢量变换图形和位图拼接

通过分形的矢量变换图形的几种方法-移动、旋转和变换可得到在参数相同的条件下，分形也可不同。另外，通过把矢量变换的分形图转化为位图后，可实现对分形进行剪切、复制和粘贴；从而得到更加精美的图案。     

基于拓扑构型的地毯图案生成方法

传统的织物图案中通常包含按一定特征分布的基本元素,而现有基于特征和实例的图案生成方法难以保持图案中基本纹样元素与结构特征的完整性以及分布特征等基于风格层次的信息.文中以新疆地毯图案为例,提出一种基于拓扑构型的图案自动生成方法.将交互标识出的不同感知层的图案元素作为模板,并约束模板匹配算法较准确地提取同类图案元素,生成图案拓扑构型;再设计选择规则,提取合适的图案纹样.最后利用所提出的标识矩阵法进行纹样嵌图,结果表明,该方法不仅解决了图案元素重叠的问题,而且能生成体现织物图案的构图、元素形象和色彩的具有层次美感的图案,满足风格传承的设计要求.     

Optimization of multi-scale segmentation of satellite imagery using fractal geometry

ABSTRACT

After decades of research, optimal scale selection for image segmentation remains a key scienti?c problem in image analysis. In order to contribute to a solution, a new method was developed in this research, based on the use of fractal dimension as an indicator of optimality. First, the image is partitioned according to the rank-size rule (stemming from the Zipf’s law), to detect a set of scales corresponding to constant fractal dimension over image rescaling; these scales are defined as ‘optimal’. Then, the detected scales are transferred to the segmentation process through the projection of every partition head group to the entire image; this can be seen as a topological transformation. The Fractal Net Evolution Assessment (FNEA) is applied as a segmentation algorithm. The new method was structured as a mathematical proposition, then proved and finally was experimented with three types of satellite imagery (namely, Sentinel-2, RapidEye, and WorldView2) in four study areas with diverse land uses. In all cases, the method achieved to indicate those scales at which fractal dimension remains constant, therefore, the optimal scales. The results were verified visually and showed to be successful. Also, they were compared to pre-existing classification data, revealing high correlation between fractal dimension and classification accuracy. The new method is considered to be a generic, fully quantitative, straightforward, objective, rapid, robust, and easy to apply image segmentation tool.     

结合小波变换的零搜索分形图象编码

为提高分形图象编码的质量,缩短编码时间,针对Monro在文献[1]中提出的零搜索分形图象编码方法,其恢复图象在存在的块效应的问题,提出了一种结合小波变换的多项式近似快速分形图象编码方法,该方法是利用各频带间能量分布不均衡的特性,构造一种结合小波分解的分形图象编码算法,首先对图象进行塔式离散正交小波变换,然后再对小波系数进行分形编码,实验结果表明,用该算法对图象进行编码,不仅使恢复图象的质量得到了较大的提高,而且编码时间仅用1．48s。     

一种基于局部极大模和分形的混合编码方法

在分析分形理论和小波变换模极大值用于图象压缩方面优缺点的基础上 ,根据它们的特点 ,综合利用两种方法的优点 ,弥补它们不足 ,提出了一种基于小波变换极大模和分形的混合编码方法 .该方法先利用小波局部模极大值提取的图象边缘特性来进行图象编码 ,然后用分形的自相似性对图象的误差图进行压缩 ,以获得高压缩比和质量好的恢复图象 ;同时还简单进行了理论阐述和给出了具体算法的步骤 .实验结果表明 ,采用此方法压缩后的图象不仅视觉效果好、无方块效应 ,而且边缘无振荡现象、图象清晰无模糊 ,压缩比高 .     

Texture analysis of aerial photographs

Different image textures manifest themselves by dissimilarity in both the property values and the spatial interrelationships of their component texture primitives. We use this fact in a texture discrimination system.An image is first segmented into closed regions called units. Then, a set of properties is calculated for each of the units. The units along with their respective properties constitute the primitives.The discrimination between texture categories has two parts: the training phase and the classification phase. The primitives and the relationships which are obtained from representative training images are used to develop criteria for the classification phase. During classification, the primitives of the image under test are first used to assign a unit to one of several cluster types. Then, each primitive is assigned to the most likely texture class given its cluster type and the cluster types of its spatially adjacent neighbors.The method is used on three images: a noisy checkerboard, a simulated texture and an aerial photograph.     

基于纹理特征和分形调制的盲水印算法

为了解决水印盲检测中的水印定位问题,提出了一种在小波变换域中基于图像纹理特征和分形调制的盲水印算法.以熵值和方差等特征值作为划分图像块类型的依据,从中选择适当的区域嵌入水印.水印序列采用通过分形调制产生的分形序列.检测算法无需原始图像,只需要保留块嵌入位置作为密钥.实验结果证明,该算法具有很好的鲁棒性和不可见性.     

结合DCT补偿的分形图像编码

分形编码是建立在分形迭代函数系统理论基础上的图像压缩方法,压缩比高,但编码时间长,编码过程复杂度高。针对分形压缩方法存在的这些不足,且保证在高压缩比下使得图像质量有明显改善,文中结合离散余弦变换近似的分形图像压缩方法,通过对灰度变换的调节,找到最佳父块及映射,使得均方误差小于容许误差,以此完成编码过程,从而达到提高图像质量和减少编码时间的目的。实验结果表明：文中提出的方法在保证图像质量的前提下,提高了分形编码速度且优于基本分形编码方法。     

Contourlet变换系数加权的医学图像融合

目的 由于获取医学图像的原理和设备不同,不同模式所成图像的质量、空间与时间特性都有较大差别,并且不同模式成像提供了不互相覆盖的互补信息,临床上通常需要对几幅图像进行综合分析来获取信息。方法 为了提高对多源图像融合信息的理解能力,结合Contourlet变换在多尺度和多方向分析方法的优势,将Contourlet变换应用于医学图像融合中。首先将源图像经过Contourlet变换分解获得不同尺度多个方向下的分解系数。其次通过对Contourlet变换后的系数进行分析来确定融合规则。融合规则主要体现在Contourlet变换后图像中的低频子带系数与高频子带系数的优化处理中。针对低频子带主要反映图像细节的特点,对低频子带系数采用区域方差加权融合规则;针对高频子带系数包含图像中有用边缘细节信息的特点,对高频子带系数采用基于主图像的条件加权融合规则。最后经过Contourlet变换重构获得最终融合图像。结果 分别进行了基于Contourlet变换的不同融合规则实验对比分析和不同融合方法实验对比分析。通过主观视觉效果及客观评价指标进行评价,并与传统融合算法进行比较,该算法能够克服融合图像在边缘及轮廓部分变得相对模糊的问题,并能有效地融合多源医学图像信息。结论 提出了一种基于Contourlet变换的区域方差加权和条件加权融合算法。通过对CT与MRI脑部医学图像的仿真实验表明,该算法可以增加多模态医学图像互补信息,并能较好地提高医学图像融合的清晰度。     

基于四叉树分割的分形图像编码的改进方法

针对在分形图像压缩中,为寻找最佳匹配块需要花费相当长的时间的问题,在四叉树进行图像分割的基础上提出了一种基于分类函数和γ函数的分形图像编码方法。通过该方法,可以将图像子块分成24类,并有效地确定一种变换,而不需将每一定义域块进行各种变换,节省了搜索空间。实验结果证明,该方法可使编码速度有较大提高,而解码图像质量无明显下降。     

基于分形图像编码的小波补偿算法

提出了一种对图像进行分形“粗略”（概貌）编码,“细节”（边缘）信息通过小波变换提取图像高频信息进行补偿的编码算法。该编码算法中,小波变换产生的高频小波系数根据系数重要性采用类似嵌入式小波零树编码方式进行编码,从而具有比特率可控等特点。通过实验表明,新编码算法的编码效果优于分形自适应四叉树编码算法和小波变换编码算法。     

MAP-BASED PROBABILISTIC REASONING TO VEHICLE SEGMENTATION

This paper proposes a segmentation algorithm by means of a probabilistic reasoning to segment moving vehicles in front of a moving vehicle in a road traffic scene. According to the perceptually known facts of a target, we extract image primitives and update a probabilistic expectation for the target to be in an image. Since a noise image produces unreliable features and degrades the detection and localization, selecting the image primitives, which are less sensitive to noise and represent the facts well, is important. The probabilistic reasoning overcomes this problem based on MAP (maximum a posteriori) probability that combines the prior and likelihood probabilities of image features using Bayes' rule.