多重分形在圖象處理中的應(yīng)用.pdf

1、將分形與小波變換相結(jié)合應(yīng)用于圖象的處理將會(huì)得到令人滿意的結(jié)果.該文研究了多重分形在圖象處理方面的三個(gè)應(yīng)用實(shí)例.論文的前言部分首先對(duì)分形與小波理論做了簡(jiǎn)單介紹,并陳述了課題的引入、定位、主要內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)以及課題的研究意義.在隨后的內(nèi)容中介紹了多重分形理論,并介紹了多重分形應(yīng)用于股票市場(chǎng)走勢(shì)圖、降噪以及圖象邊緣檢測(cè)的基本原理.通過計(jì)算局部Holder指數(shù),可以應(yīng)用于股票市場(chǎng)走勢(shì)圖的分析,突出并細(xì)化金融事件,并利用基于小波的方法分析相應(yīng)的長(zhǎng)期

2、可信度(LRD),以期捕捉股票市場(chǎng)走勢(shì)發(fā)展規(guī)律,實(shí)驗(yàn)結(jié)果明確的反映出例圖中包含的金融事件,其LRD指數(shù)的估算結(jié)果符合例圖的股票市場(chǎng)走勢(shì)規(guī)律;合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖象的噪聲屬于非附加噪聲,不能用經(jīng)典的小波收縮降噪方法降噪,利用增大Holder指數(shù)的方法收到了理想的降噪效果,兩種方法降噪的效果的優(yōu)劣在實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以很明確的分辨出;圖象的邊緣檢測(cè),通過計(jì)算局部Holder指數(shù),并計(jì)算其多重分形頻譜,以突出邊緣特征,分析過程中還借助了小波分析