基于分形理論的水下圖像分割與識(shí)別算法研究.pdf

1、分形作為描述自然界極不規(guī)則極為復(fù)雜現(xiàn)象的數(shù)學(xué)工具，目前已經(jīng)在圖像分析、圖像處理中得到了非常廣泛的應(yīng)用，本文主要是探討分形理論在水下圖像的分割和識(shí)別中的應(yīng)用。
　　 論文首先介紹了分形的基本理論和發(fā)展概況，給出了兩種盒維數(shù)的定義及計(jì)算方法，并詳盡的介紹了分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)模型(FBM)的理論基礎(chǔ)及其性質(zhì)，給出了兩種估算Hurst指數(shù)的實(shí)用算法。
　　 多重分形理論作為一種有效的描述奇異性的工具，近年來(lái)已成為分形研究的重點(diǎn)，在多重

2、分形中多重分形譜的計(jì)算是一個(gè)十分重要而又復(fù)雜的問(wèn)題，本文利用小波模極大的分析方法計(jì)算多重分形譜，將其應(yīng)用于水下圖像的紋理分析中，可以有效描述水下三類對(duì)象（海水、巖石和熱液）的紋理特征。進(jìn)一步，將多重分形理論用于水下圖像的分割中，引入一種新的反映象素點(diǎn)局部變化劇烈程度的增量特征；計(jì)算反映像素灰度變化程度的局部奇異性指數(shù)，進(jìn)而得到該點(diǎn)的局部分形譜。綜合利用以上增量特征、局部奇異性指數(shù)、及局部分形譜三個(gè)特征對(duì)水下圖像進(jìn)行分割，結(jié)果表明了該算法