基于多重分形的图象边缘检测

给出了一种基于多重分形的图象边缘检测方法,并对维数范围的选取及对边缘检测结果的影响进行了研究.该方法通过计算图象中每个像素点的局部Hoelder指数和它的多重分形频谱,然后根据多重分形频谱选取适当的维数范围提取图象边缘信息.实验证明,通过选取适当的维数范围该方法能得到良好的边缘检测效果,并能突出主要的图象边缘细节信息.     

基于分形维数和数学形态学的图像边缘抗噪检测算法研究

针对现有车牌识别技术中的车牌图像定位处理问题,提出一种基于多重分形理论和数学形态学的复合边缘检测算法。该算法利用多重分形理论中分形维数特征进行图像二值化处理,再利用数学形态学检测连续的特征边缘。试验结果表明,在抗噪性能方面,该方法比经典的边缘检测算子具有更好的检测效果。     

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：DiscreteFractalBrownRandomfield）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。     

分数阶微分增强的脑部MRI图像边缘检测

针对传统边缘检测方法提取医学图像的边缘不理想问题,利用分数阶微分掩模算子预先对图像边缘做增强处理,同时根据分形理论,将可调的分数阶微分阶次与能够反应图像自身特点的分形维数相结合,提出脑部MRI图像的分数阶微分阶次和分形维数之间的对应关系,从而在微分阶次区间内选出最佳微分阶数,使得图像更利于细节边缘提取。通过仿真对比,由该方法检测出的脑部MRI图像边缘比传统整数阶提取的更加细致,保留更多的纹理细节。     

分形多重相关方差X线颅颌影像边缘检测

针对X线颅颌影像片边缘检测十分困难的问题,提出一种基于多重相关方差的计算多重分形谱的算法.构建一个X线图像的五邻域多重相关空间,定义图像的多重分形谱的概率测度,对数字X线头影侧位片进行多重分形性质的分析.通过图像的多重分形谱与权重因子相关性的分析,进一步判定线形区间及适当的权重因子,得到X线头影片图像的多重分形的线性区间,验证X线头影片图像的多重分形的几何性质,实现对X线头影侧位片的整体轮廓的边缘提取.该算法具有保持和加强图像的局部特性,突出图像的细微处的特点,克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,能有效抑制图像中的噪声.     

我国股票市场的多重分形特征及其与风险的关系研究

通过q阶矩结构分割函数法和多重分形维数谱法对我国股票市场的价格指数序列进行多重分形分析,得出结论：我国股票市场具有多重分形特征,但多重分形特征较弱.结合我国股票市场实际特征和风险的情况,引入多分形指标得到风险与多重分形之间的对应关系.从而可以从多标度分形分析的结果中提炼出对金融风险管理有益的信息,从而构架非有效市场条件下的金融风险测度和风险管理方法.     

基于多重分形理论的河流氨氮时空演变分析

基于时间序列相空间重构思想和多重分形理论,对安徽省某市河道型水源地氨氮的时间序列进行分析,合理选取嵌入滞时τ,采用Grassberger和Procaccia提出的混沌吸引子的G-P算法,构建n维相空间,计算嵌入维数m和分形维数D.计算结构表明:当嵌入维数达到9以后,河流氨氮时间序列动力学系统具有稳定的分形维数1.886,说明有2个因子在影响该水源地氨氮的动态变化,并且该系统的有效自由度为9,为水质系统建模时提供了变量数的上界.     

红外监控系统中图像增强技术的应用

提出了分形布朗运动的方法增强红外监控图像,利用分形布朗运动模型分析红外图像每个像素并计算出分形维数,根据分形维数和人眼对像素的敏感程度对监控图像进行增强.通过红外监控系统的软硬件试验,人眼视觉特性被引入到监控系统中,图像突出增强了景物的轮廓,使得监控画面能够取得较好的观察效果,该方法能够解决红外监控系统图像边缘模糊可视性差的问题.     

分相玻璃的分形几何

用分形描述了分相玻璃中不规则几何形貌,并用简易方法得出了分相玻璃形貌的分形维数D,对不稳分解产生的具有相互连通结构的分相玻璃二维形貌,在较大尺度范围,连通的不规则相集团的分形维数D=1.8～1.9,接近于渗流集团的分形维数;在短尺度范围,集团是致密的。在中程尺度范围存在一个分形维数较低的渡越区,其分形维数D=1.4～1.6,接近于渗流骨干分形维数。     

自动选取阈值方法比较研究

在数字图象处理中 ,阈值处理是非常有用的图象分割技术。它已被广泛地应用于数字图象处理的许多领域 ,近年来已有许多种阈值化方法被提出。阈值选取是图象处理与分析问题的基础 ,如何才能正确地找到适当的阈值 ,是一个非常棘手的问题。针对几种常用的图象二值化自动选取阈值方法 ,通过计算机仿真对实验结果进行了比较研究。并在此基础上 ,提出了一种新的图象二值化算法。该算法着重于在图象二值化时保留图象的边缘特征。其基本思想是 :首先 ,用微分算子检测图象的边缘 ;然后 ,在这些边缘象素点上进行二值化阈值的自动选择 ;最后 ,对于其它非边缘象素点则采取常规方法进行二值化处理。实验结果表明 ,这个基于边缘特征检测算子的算法能很好地保留原图的边缘特征 ,并能处理低质量的图象。     

基于小波变换的图像边缘检测的改进阈值设定

针对小波边缘检测阈值设定问题,提出了一种基于小波多尺度边缘检测的改进阈值设定方法,采用保护图像边缘信息的小波去噪方法来实现.实验证明,在加大阈值的情况下,此种方法仍保持了清晰的图像边缘,而且既避免了自适应阈值的操作不稳定性,又有效降低了图像的噪声.     

一种基于小波变换去噪的活塞环图像检测技术

为精确测量活塞环的尺寸和识别破损缺陷,提出一种关于活塞环图像测量及破损缺陷的检测算法.该算法首先对活塞环原图像进行预处理,获取缺陷识别模型所需图像,然后通过小波变换获取清晰的活塞环图像边缘,再通过最小二乘法对活塞环图像边缘进行拟合,得到活塞环边缘曲线,建立算法模型,识别活塞环破损缺陷,得到活塞环的尺寸参数.该检测算法的缺陷识别率达99.5%,且实现活塞环的宽度亚像素测量.     

基于提升小波的字符识别特征提取

字符识别作为模式识别领域的一个重要分支,关键在于特征向量的选择和提取.本文在结合提升小波和分形二者特点的基础上提出了一种新的特征提取方法,实现了由二维图像数据向一维数据的转化.通过计算相应提升小波变换曲线的分形维数,得到新的特征向量.相关实验表明,本文算法是有效的,结果令人满意.     

三维空间中二组元有限扩散凝聚集团的标度性质

在三维空间中,采用连续行走的蒙特卡罗方法,模拟了两种不同尺寸的粒子的有限扩散凝聚（DLA）行为。研究了二组元DLA集团的分维和多重分形谱,结果表明：在三维空间中,随着大粒子浓度c的上升,二组元DLA集团的分维Dq和多重分形谱的谱宽△α=αmax-αmin先达到一个最大值,然后随着浓度的继续增加而下降,最后趋近一组元DLA的分维和谱宽。     

图像边缘提取的分维算法

利用分形几何的计盒维数估计来确定图像的边缘，提出图像边缘的分维接近于一，这种方法具有消除图像噪声和增强图像边缘的特点。     

基于新型Canny算法雷达距离图像边缘检测算法

针对激光雷达距离像的噪声滤波和边缘检测问题,提出了一种结合改进环圈滤波算法和自适应Canny算法的距离像边缘检测算法.通过改进环圈滤波对距离像的噪声进行抑制,在滤除噪声的同时保留了图像的细节特征信息.从梯度幅值计算、非极大值抑制和阀值自动选择3个方面对传统Canny算法进行改进,克服了噪声影响和边缘检测模糊等缺点.实验结果表明,该算法能够可靠的对距离图像进行边缘检测,并且检测结果的信息熵和标准差指标数据优于传统的Sobel算法和Laplace算法,能够较好地满足激光雷达距离像边缘检测的实际需要.     

基于形态学的红外图像边缘检测

为了提高红外图像边缘检测的性能,提出了一种基于形态学的红外图像边缘检测算法,改进了仅依靠单一方向和采用固定方向权重的边缘检测算法.通过使用多方向结构元素对图像边缘进行提取,采用方向自适应权重进行加权融合,得到图像边缘检测的结果.实验结果表明,该方法能够有效地抑制图像中的噪声,提取的图像边缘更加完整,提高了红外图像边缘检测的效果.     

三维图像测量中单像素级边缘的检测

在三维图像测量技术中，目标物体边界识别需要得到准确的单像素级的图像边缘．本文在采用小波变换进行检测图像边缘的方法上，首先根据像素邻域的灰度直方图自适应地选取小波变换的尺度，并存基于Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上借用双阈值操作技术的原理，对结果进一步细化，并将边缘点链接，从而最终得到单像素级的边缘图像，以满足下一步实验的要求．