Исследование методов фрактального анализа для целей тематического дешифрирования аэрофотоизображений

• Автор: Леготкин, Роман Леонидович
• Шифр специальности: 25.00.34
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 146 с. : ил

1.2. Основные методы обработки цифровых аэрофотоизображений.
1.3. Выделение признаков из изображений.
1.3.1 Статистические характеристики текстур.
1.3.2. Структурные характеристики текстур.
I 3.3 Пространственночастотные характеристики текстур
1.4. Классификация объектов.
ГЛАВА 2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОС НОВЫ ФРАК САЛЬНОГО АНАЛИЗА
2.1. Определение фрактальной размерности .
2.2 Теоретические разновидности фрактальной размерности.
2.3. Фрактальное Броуновское движение. .
2.4 Мультифрактальные меры
2.5. Применение фрактальною анализа в различных областях науки и техни
ки
ГЛАВА 3 АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ФРАКТАЛЬНОГО МЕТОДА ОБРАБОТКИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
3.1. Алгоритмы клеточного метода
3.2. Аппроксимация фрактальной Броуновской функцией.
3.3. Методика спектрального анализа.
3.4. Особенности фрактальной размерности изображений.
Г ЛАВА 4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
4.1. Исходные данные
4.2. Исследование алгоритмов фрактального анализа
4.3. Вычисление фрактальной размерности аэрофотоизображений местности и их классификация
4 4 Выделение контуров на цифровом аэрофотоизображении с помощью
фрактального подхода.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Так как процедура классификации сводится к выделению из изображения пмерного вектора признаков, характеризующего изображение, и отнесения изображения к одному из классов, то попрежнему актуальной задачей является подбор оптимального набора признаков, характеризующего изображение. Если Х0,1е. Л . Рис 1. Эффективным средством сглаживания шумов может служить простая низкочастотная пространственная фильтрация 3. Рт,,ш рпп2Нт, П 1тгп3 1. Ниже приведены сглаживающие массивы трх разновидностей, которые часто называются шумоноддвляющими масками. В ряде случаев при подавлении шума на изображении оказывается полезным медианный фильтр. Медианная фильтрация метод нелинейной обработки сигналов. Тьюки 4 Медианный фильтр прелставляст собой скользящее окно, охватывающее нечетное число элементов изображения. Центральный элемент заменяется медианой всех элементов изображения в окне Но. При проведении визуального дешифрирования изображение с подчеркнутыми границами часто является субъективно более удобным для восприятия. Метол подчеркивания границ можно реализовать несколькими способами. В способе нерезкого маскирования 5 изображение как бы сканируется двумя перекрывающимися апертурами, одна из которых соответствует нормальному разрешению, другая пониженному. Подчеркивание границ можно также осуществить, выполняя дискретную фильтрацию согласно соотношению 1. Иногда может применяться статистическое дифференцирование 7. ОДРУтд. Среднеквадратическос отклонение вычисляется в некоторой окрестности элемента 1 .