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摘 要
近十年来,多重分形理论作为分形几何领域的一个主要发展方向,在物理
学、地质学、经济学、网络交通流量分析、生物医学工程、模式识别、通讯和图
象处理等许多学科和领域有着重要的应用。也是当今非线性领域研究的活跃分
支。由于它具有潜在的理论和应用价值,因此对多重分形理论的研究已引起了很
多学者的兴趣,特别是基于多重分形的图象处理与分析理论和方法在现代图象处
理理论中起着非常重要的作用。
该论文主要研究基于多重分形理论的图象处理和分析方法。详细讨论了分
形和多重分形理论的数学基础,同时对分形图象处理的机理进行了研究。提出了
几种图象处理和分析的新方法。包括多重分形谱估计、基于多重分形理论的图象
去噪、图象纹理分割和图象压缩等内容。通过仿真实验,说明了文中所提出算法
的有效性。
该论文所完成的主要工作和创新之处如下:
l、在讨论了分形和多重分形理论的基础上,利用小波变换模极大理论,定
义了一种新的基于小波系数矩的配分函数。在此基础上提出了一种有限长数据的
多重分形谱估计新算法。该算法根据小波系数矩的平均值和尺度之间的对数线性
关系,由给定尺度下的q阶矩,利用线性回归算法,首先求出配分函数的估计结
果。然后由配分函数的差分估计口,最后得到斤口)的估计。
与目前常用的盒计数法等多重分形谱估计算法相比,具有计算效率高、估
计结果好等优点,特别是该算法能通过线性回归和差分运算直接得到指数口和多
重分形谱,【口)。避免了直接计算Legendre变换的问题。
2、引入了二维微局部分析的概念,定义了二维微局部空间,给出了在二维
微局部空间中小波系数的性质。在此基础上提出一种二维微局部空间的边界估计
新算法,该算法可由函数值直接计算两个边界指数(s,s’),并避免了平滑、积
分等运算所带来的信息损失。另外,给出了由二维微局部边界以较高的精度提取
奇异信息(即计算HOlder指数)的方法,最后提出一种由二维微局部边界得到
改进的点态HOlder指数和局部HOlder指数稳健估计值的新算法。
根据二维微局部分析和二维微边界估计,提出了一种基于多重分形理论和
奇异性分析的图象去嗓算法,建立了基于多重分形谱的噪声模型。该算法没有对
噪声的类型和奇异性特征提出任何假设条件,图象的性质由多重分形谱决定。根
据二维微局部分析得到了一个变换算予,通过变换算子对每一点的奇异指数进行
处理,使处理后的图象中大多数点位于平滑区域的同时,谱的相对强度没有变化,
从而在去除噪声的同时能很好地保留原始图象的纹理信息,取得最佳效果。
3、提出了一种基于容度序列多重分形谱分析的图象纹理分割新算法。首先,
给出了Choquet容度序列的定义和多重分形谱分析的主要结果,特别是给出了用
于图象处理的Choquet容度序列构造方法。为了实现图象纹理分割,基于图象的
SLIm、max、rain、iso和印容度的奇异性指数和多重分形谱,定义了~种新的特征
矢量。
其次讨论了模糊聚类Kohonen神经网络的原理,提出了一种自适应模糊聚
类Kohonen神经网络,该算法是一种与分析数据无关、能有效实现邻域更新的
有监督算法,具有较高的分辨能力、更高的精度和更好的稳健性。能对不同的纹
理给出精确的分类结果。
基于容度序列多重分形谱分析的图象纹理分割新算法本质上不同于现有的
图象分割算法。根据图象灰度级与空间坐标的差异,从容度的观点处理灰度级,
而不是将灰度看成第三维坐标。该算法已推广到彩色图象的分割。实验结果证实
了该方法的有效性。
4、引入了广义二维仿射分形小波变换。研究了具有灰度级变换的迭代函数
系统。基于广义二维分形小波变换提出了一种新的复合分形小波变换图象编码算
法。首先提出一种基于离散有限方差(DVF)优化准则的平滑、对称、双正交小
波基选择算法,从而有效地避免了解压缩图象中的分块效应。其次,提出了~种
自适应小波树分割算法。该算法根据图象的局部区域纹理的复杂程度将小波树分
割为子树。最后将该算法推广到3维彩色空间,实现了彩色图象压缩,对彩色和
灰度图象的实验表明在压缩比相同的情况下。新算法可得到更好的图象效果。
5、提出一种基于多重分型测度和自适应小波包的图象压缩算法,该算法在
低比特率情况下可得到高PSNR的重建图象。首先给出一种具有二维滤波器结构
的快速二维卷积插补算法。根据一种推广的Shannon熵代价函数得到了小波包
基,然后提出一种新的
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