非线性结构动力响应中的灵敏度分析

基于δ－网分形指纹特征，提出了一种自然景物图像的匹配方法．实验结果表明δ－网分形指纹特征是一种自然景物图像的稳定分形特征，采用δ－网分形指纹特征对自然景物图象进行的匹配，能获得比传统的基于灰度和边缘的特征匹配方法以及多尺度分形指纹匹配方法更好的匹配结果．     

一种分形图像匹配方法

通过对ＦＢＭ的Ｗｅｉｅｒｓｔｒａｓｓ－Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ随机分形逼近函数的频谱分析，给出了多重分形特征的定义，并给出了判别图像的ＦＢＭ区域的方法，在ＦＢＭ区域内采用该特征进行匹配能克服复杂自然景物图像中灰度与边缘特征的不稳定性，实验表明该匹配方法能够获得比传统匹配方法，例如平均绝对差算法以及特征匹配法更高的匹配定位精度和匹配概率。     

分形准全息图像及其生成方法研究

提出了一种新型分形准全息图像,并采用基于多尺度Ｈｕｒｓｔ参数的自相似图像模型及模拟方法,基于分形超纹理模型的自然景物模拟方法和基于超复数系的分形迭代方法来生成分形数字准全息图像。     

分形准全息图像及其生成方法研究

提出了一种新型分形准全息图像,并采用基于多尺度Ｈｕｒｓｔ参数的自相似图像模型及模拟方法、基于分形超纹理模型的自然景物模拟方法和基于超复数系的分形迭代方法来生成分形数字准全息图像     

分形及其对自然景物的模拟

本文基于分形的几何特征,利用递归、迭代的规则,提出分形模拟自然景物的算法,利用openGL实现三维自然景物的可视化.     

利用分形维数实现亚像素图像匹配

图像匹配是图像分析领域中的一个很重要的研究内容.图像相关性的研究是提高图像匹配精度的关键,分形由于具有自相似这一重要特征在充分利用图像相关性方面独具潜力.本文提出了一种基于分形维数的亚像素图像匹配算法,该方法通过在被匹配图中遍历搜索模板子区和对子区进行次子区划分,采用最优盒计数法求取模板子区和搜索子区中次子区的分形维数,根据统计相关性原理找到相似性最大位置,然后利用分形插值法将匹配点定位到亚像素级,实现高精度的图像匹配.实验证明,该方法具有良好的匹配效果.     

采用局部分形相似变换的图像插值

提出了适用于复杂自然景物图像的基于局部分形自相似变换的图像插值方法，在常用的局部分形自相似变换基础上增加了矩形图像块的自相似变换，并采用二元函数的极值方法求最佳相似变换，实验表明所提出的方法能够克服传统的线性或样条插值所产生的方块效应，并且比一些随机插值算法如随机中点偏移插值算法失真度小。     

噪声背景下自然景物图像的分维估计

分析了白噪声对于基于离散分数布朗随机场图像模型的自然景物图像分形维数估计的影响；给出了有噪声背景下分形维数估计中采用最小二乘法拟合直线时，线性标度区的下界；并且指出了有噪背景下改善分形维数估计准确性的策略。     

白细胞显微图像的区域分形特征分析

分形几何为自然景物复杂形貌的描述提供了较好的分析手段．在计算图像多尺度分形维数的地毯覆盖方法基础上加以改进,并针对白细胞图像中的特定不规则区域,提取分形参数用以描述其特性．实验计算表明,几种不同类型白细胞的分形参数具有不同程序的差异．通过采用类别可分性判据进行分析可知,分形参数对于某些类别的白细胞具有较好的区分能力．因此,在设计白细胞显微图像识别系统的分类器时,可将分形参数作为识别特征量．     

基于分形的真实感景物模拟研究

分形方法可以模拟传统欧氏几何方法所不能描述的各种自然景物。运用分形几何学原理和方法,利用Java可以绘制出具有真实感的自然景物。在此给出了分形插值算法绘制云彩的实现过程。结果表明,此方法对自然景物的模拟非常逼真,可以在虚拟场景的自然景物生成中得到应用。     

基于尺度分维的图像边缘检测方法研究

将分形用于自然纹理描述，指出了单一分形维数测度用于纹理分析的局限性，并提出了尺度分维的新概念．研究了自然纹理与纹理边缘的尺度分维随尺度的变化规律，提出了一种基于图像纹理特征的边缘提取方法，并分析了它的抗噪性能，给出了边缘检测的实例     

一种基于多尺度分形新特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下单帧图像的小目标检测问题.根据人造目标的分形特征随尺度变化比自然背景剧烈这一特点,提出一种多尺度分形新特征.该特征比标准分形维数更好地突出自然背景中的人造目标,对三种图像不同的背景干扰起到了较好的抑制作用.在多尺度分形新特征图像中采用局部直方图统计方法进行目标检测.实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和普适性,能从单帧图像中较好地检测定位小目标,检测准确率达95%以上.     

采用局部分形相似变换的图像插值

提出了适用于复杂自然景物图像的基于局部分形自相似变换的图像插值方法，在常用的局部分形自相似变换基础上增加了矩形图像块的自相似变换，并采用二元函数的极值方法求最佳相似变换．实验表明所提出的方法能够克服传统的线性或样条插值所产生的方块效应，并且比一些随机插值算法如随机中点偏移插值算法失真度小．     

一种快速分形图像编码方法

提出了一种快速分形图像编码方法．该方法利用原图像的均值图像设计编码码书，利用高阶统计量对域块进行分类，可以有效地减少域池中域块之间的相关性．同时，使用遗传算法搜索值块的匹配域块，可以减少分形图像编码时值块与域块的匹配搜索时间，加快图像分形编码的速度．基于这种方法的分形图像编码，在图像解码时不需要迭代，可以提高图像的解码速度，不需要对编码时的伸缩系数加以限制．仿真结果表明，这种快速分形编码方法可以减小图像编码时间，较大提高了分形编码的速度．在相同压缩比的情况下，解码图像的质量也比传统方法要高．     

基于不规则区域分割及灰度排序分类的分形压缩算法

基本分形压缩分类算法多以单一特征分类且需要庞大的匹配搜索运算。首次将PCNN分割引入分形压缩,提出一种基于不规则区域分割及图像灰度排序分类的分形压缩算法。算法首先对原图像进行不规则区域分割,然后利用所得二值图像的灰度值与原图像的灰度值两个特征对图像块进行联合分类,以缩小搜索匹配的范围,提高压缩速度。实验结果表明,所提算法在保证解码质量的前提下,大幅度减少了编码时间。     

一种新的局部图像放大方法

基于分形图像编码的基本思想和分形吸引子的特点，通过对图像的局部进行分形编码，然后进行分形插值解码，实现了图像的局部放大．实验表明，这种方法是一种有效的局部图像放大方法，克服了现有方法的缺点     

基于局部分形特征的快速图像匹配方法

利用分形的方法建立了一种新颖的基于分形特征的影像匹配方法，该方法具有良好的抗几何形变能力和较强的抗噪能力，由于利用了分块、序贯检测及分层搜索技术，计算量大为减少，试验结果表明这是一种良好的图像匹配方法。     

四级邻域匹配分形近似编码

为了缩短分形编码中值域块与定义域块池中的定义域块逐一匹配时间，提出了四级邻域匹配分形近似编码．在编码时，对不同的图像区域进行不同级的编码，并将值域块与定义域块的全局匹配改为邻域匹配．该方法与Ｊａｃｑｕｉｎ的分形块编码相比，不仅大大地缩短了编码时间，同时也提高压缩比．两者解码图像峰值信噪比相近     

基于小波变换及分形特征的目标检测与识别

提出在对图像进行小波变换的基础上提取图像的分形特征，即通过小波变换对图像进行频域上的分割，使得对图像的描述更丰富，对各频段上的细节图像分别求分形维数组成联合特征矢量，有利于迅速准确地将目标从复杂的自然背景中分离出来，实验结果表明，这种方法能够有效地区分人造物体和自然背景，但计算量较大。     

一种基于自然特征点的增强现实注册方法

介绍了一种基于自然特征点的增强现实注册方法．根据计算机视觉的理论,在透视变换的情况下,一个景物平面与一个图像平面之间的变换是平面投影变换．通过这个原理就可以推导出投影矩阵在满足一定条件下可由单应矩阵得到．根据这个原理,首先通过一个景物平面和图像之间的单应得到初始状态相机的投影矩阵,然后对后面每帧图像和前一帧进行自然特征点匹配,通过匹配点对计算出图像之间以及图像与景物平面的单应关系,由此就可以得到每一帧图像对应的相机的投影矩阵,从而完成虚拟物体的注册．