一种改进的图像盒子维计算方法

分形维是图像的一种有用的特征,在许多领域中用于图像纹理分析、分割以及分类.盒子维方法由于其实现简单,成为估计图像分形维最常用的一种方法,但是该方法存在计数精度不高、稳定性较差等问题,为此提出了一种新的盒子维估计算法.首先对数字图像的离散灰度曲面进行适当插点补充,使插点后的曲面相对更接近连续的情况,使得在最小尺度下也能实现对不同图像的区分.然后直接采用最小尺度下的盒子数估计分形维,不进行拟合.该算法简单、直观、易于实现.实验结果表明,该方法具有更好的估计精度和稳定性.对于一些特殊测试图像,如尖峰脉冲图像,仍能得到合理的估计值.另外,由于本方法不需要计算多个尺度下的盒子数,因此计算量也相对较小.