基于分形维数的纹理图像分割

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1、摘要摘要论文在对几种分形模型及不同分形模型下的分形维数计算方法进行研究的基础上，采用差分盒维数法计算图像的分形维数。在盒维数的计算过程中，运用最小二乘法对不同的盒子数和半径拟合得出分形维数。由于纹理图像的复杂性，仅依靠原图像的分形维数不能达到理想的分割效果，为了得到更多的纹理信息，论文采用多次变换的方法，获得了纹理图像的垂直、水平以及对角线方向的方向性信息与粗糙度信息，运用该信息构成的分形维数作为特征量对复杂背景下的人造物体进行分割，不但获得了理想的分割效果，而且保留了更多的图像细节。通过与最大类间方差阈值图像分割算法分割结果的对比，可以看

2、出基于多特征分形维数图像分割保留了更多的图像细节，图像分割效果明显优于阈值分割结果。关键词：纹理图像；图像分割；分形维数；差分盒维数Abs呲tAbstractBaSedonaresearchofseveral&actalmodels孤ld仔actaldinlensioncalculationmethodsfordi腩rent胁ctalmodels，di岱：renceboxdiIIlensionmethodista：ken幻c如llate舒actal(1inlenSionoftexturehnage．Incalculationoftllebo

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6、xDiIIlension西安电子科技大学学位论文创新性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：盗喇垒：日期二北斗关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子

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8、aIldelbrot)1975年首先提出的，但最早的工作可追朔到1875年，德国数学家维尔斯特拉斯(K．WreierestraSs)构造了处处连续但处处不可微的函数，集合论创始人