西安邮电学院
毕业设计(论文)开题报告
自动化学院 自动化专业08级05班
课题名称： 基于多重分形理论的图像分割
学生姓名： 学号：06081169
指导教师：
报告日期： 2012-03-16
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1． 本课题所涉及的问题及应用现状综述 涉及问题： 多重分形是非线性科学研究中十分活跃的一个新分支，它作为分形几何领域的一个主要发展方向，现在已被广泛应用于各个学科领域［1］。特别是它在图像处理方面潜在的理论和应用价值，使得多重分形理论在图像处理中的应用成为许多科学工作者的研究课题［5］。多重分形是描述信号奇异性结构的有效数学工具，它尤其适合于一些难以建模的不规则图像的处理和分析。它从全局来描述奇异几率分布的形式，或者说它是用一个谱函数来描述分形体不同层次的生长特征，从系统的局部出发来研究其最终的整体特征［4］。图像分割是许多图像和视频及计算机视觉等领域的重要处理技术。目前已提出众多分割算法，但评估算法是否优于其它算法是个困难问题，常需反复试验。图像分割作为图像技术领域的一个经典难题，自上世纪七十年代以来吸引了众多研究人员的研究热情并为之付出了巨大努力，提出了很多图像分割算法。这些分割算法分割性能的优劣，是用相关图像分割质量测度来进行评价的。但由于对算法分割是否成功的客观判定标准至今未得到解决，因此图像分割算法分割质量得评价成为一项颇具研究意义的课题［9］ 在图像处理领域，分形理论已经相继有了大量的应用报道。特别是用分形维数来刻画图像纹理的作法己经非常流行。20世纪80年代以来，分形渗透到了图像处理等信息科学的各个分支［8］，分形维数也逐渐成为分形图像处理技术中的一种重要的度量工具。利用分形的分析方法，人们可以采用各种不同的特征参数，包括分形特征和非分形特征参数，来分析图像的特征［6］。例如从遥感图像中分类出各种农作物、森林资源、矿产资源等等，并进一步判断其产量或蕴藏量；根据医学光图像断层分析各种病变；邮政系统中的信函自动分拣等等。因此，可以认为把图像进行区别分类就是图像识别。国内的分形研究已经取得了一定的研究成果，但在多重分形的理论研究以及应用方面还有所欠缺，还需要更多的学者付诸于更多的努力，希望更多的学者加入到分形的研究团队中来，共同推动国内分形研究的发展［12］。 2.本课题重点研究的关键问题、解决的思路及实现预期目标的可行性分析： 5
图像分割是图像分析、理解和模式识别的基础，是图像处理的一个极其重要环节，在实际生活中已得到了广泛的应用。由于图像自身存在许多不确定性和不精确，人们发现模糊理论对于图像的这种不确定性有很好的描述能力，同时图像［］分割题恰好是将图像的像素进行分类的问题3。分形理论是一门新兴的横断学科，它给自然科学、社会科学、工程技术、文学艺术等极广泛的学科领域，提供了一般的科学方法和思考方式。它不仅指研究对象的空间几何形态，而是一般地指其拓扑维数(几何维数)小于其测量维数的点集，如事件点的分布，能量点的分布，时间点的分布，过程点的分布，甚至可能是意识点、思维点的分布，它能够对分形结构进行比较全面有效地描述，从而揭示出其本质特性。 分形维数的概念最早是由Penntland［7］在1984年引入到图像处理中来的，这一引入给图像处理技术带来了质的发展。学者可以利用分形的方法得到图像的各种不同特征参数，并且利用几种分形特征参数来描述、区分不同的目标物体，［］进而以此来提高图像处理的时效11。分形作为自然景物的描述模型，分形维数作为图像图形的形态特征参数，已运用于图像分析，模式识别等各个方面。这一切都说明，分形图像处理技术是分形理论与图像处理技术结合的产物。但是多重分形理论在图像处理中的应用还处于初级阶段，特别是在国内，有重大突破的研［］究成果相对较少，有许多理论和应用问题亟待解决10。 3．完成本课题的工作方案 1.10——3.20 查找相关资料，大量阅读图形分割相关知识的文献，对本课题有更深度的了解，掌握在分形基础上图像分割技术中存在的问题和难点，总结课题的研究内容，并对研究方法进行层次分类，分析各类方法的特点，为新方法的提出奠定一定基础，形成一个解决本课题的完整思路体系。 3.25——5.27 在掌握了当前评价方法的前提下，一方面从局部入手，逐个分析分形理论算法分割图像区域与标准参考图像区域的关系，从细节上评价分割图像的质量；一方面从全局入手充分利用评价过程牵涉到的每一幅图像的所有信息，从全局整体上评价分个结果图像的质量，再而创新出其他更加有效而且快速的评价方法，并掌握本次课题的精髓所在。 6.2——6.13 对自己的评价方法作进一步的改进，使其更加快速高效，并与指导老师进行交流，对自己在本次课题中存在的一些问题认真听取老师的更多建议和意见，形成一个完整的研究论文体系。 6.13——6.18 整理自己的所有研究成果，准备最终答辩。 参考文献 【1】赵健，雷蕾，蒲小勤．分形理论及其在信号处理中的应用[M]．北京：清华大学出版社，2008年 【2】李水根．分形[M】．北京：高等教育出版社，2004年 【3】Klaus D．Toennies，JuliaA．Schnabel et a1．Edge Detection Using the Local Fractaldimension[C]．Seventh Annual IEEE Symposium on Computer-based Medical Systems，1998，34～39 6
【4】李宏贵，李兴国，李国祯，罗正发．基于分形特征的红外图像识别方法【J】．红外与激光工程．1999年2月，V01．28，No．1，pp20-24 【5】Jang， E． and Kinsner， W． Multifractal wavelet compression of fingerprints[J]．WESCANEX 97\，Power and Computing， IEEE， 22-23 May 1997，pp313—321 【6】Geoffrey M．Davis， A Wavelet—Based Analysis of Fractal Image Compression[J]． IEEE Transactions On Image Processing， Vol·7， No．2，1 998ppl41～154 【7】Yun-zhao Dong，He—XinChen．An adaptive Method of IFS Image of IFS ImageCompression[J]．ICASSP-00．Conference Proceedings， 2000 IEEE InternationalConference on，pp744—749 【8】马雪洁，魏学业．分形滤波及其在铁路信号中的应用【J】．交通运输工程学报，V01．1，No．1，Mar．2001，pp58-60 【9】Ghazel，M．Fractal image denoising， Image Processing，IEEE Transaction on，v01．12，Issue．．12，DEC．2003，PPl560-1578 【10】赵健，宋祖勋，俞卞章．基于多重分形分析的SAR图像消噪增强研究【J】．西北工业大学学报，2003，21(1)：30～34 【11】姜骊黎．基于分形特征的人造目标的分割方法【J】．浙江大学学报(工学版)．2001，35(4)：397-40 7
4．指导教师审阅意见 该同学按照课题的任务书，完成了前期的课题的了解和资料的查找等工作，对课题的相关领域有一定的熟悉和了解。具备了一定的查找资料的能力和科研的基本素养。开题报告条理不够明确，文献的引用不够规范。 指导教师(签字) 2012 年 3 月 16 日 说明：
本报告必须由承担毕业论文(设计)课题任务的学生在毕业论文(设计) 正式开始第的1周周五之前独立撰写完成，并交指导教师审阅。
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