分形维数计算，fractal dimensions

matlab代码实现分形维数计算

为提高遥感影像中地物边缘信息的提取精度,以离散分形布朗随机场（DFBR:Discret Fractal Brown Randomfield）模型为依据,尝试设计并利用Matlab编程实现一种基于遥感影像单个像元的分形维数计算算法。该算法将影像的灰度空间映射成分形维数空间,然后在该空间进行变换和边缘检测。地物空间分布及其影纹结构边缘特征的差异,使计算分形维数所选窗口大小成为关键。选取研究区局部地段高空间分辨率遥感影像作为实验数据,通过计算不同窗口下像元分形维数,得到最佳边缘信息提取的计算窗口。实验结果表明,

分形维数计算matlab代码课程1 这是一个相当简单的课程，旨在： 使用一些命令行工具来使每个人都可以启动并运行。 开始考虑衡量绩效并进行有条理的比较 使用tbb::parallel_for获得一些基本的加速。 开始考虑并行性如何根据添加的位置产生不同的影响。 该课程的工作是由于： 22:00 Mon 28 Jan 此课程的作业是通过黑板提交的，因为要求所有人尽快使用git是不公平的。 以后的课程只能通过git进行。 我在不同的地方都提到过发布“问题”。 问题是注册错误的一种方式，但是我在这里也使用它们进行交流。 如果要注册问题，请转到共享主存储库的页面。 请注意，问题应包含足够的信息以允许其他人提供帮助。 包含在问题中的有用的东西是： 您要实现的目标的描述 关于出什么问题的一些想法 您尝试过的任何替代方法 错误讯息 屏幕截图 本课程是第二年的课程。 以前的版本使用了matlab，似乎使人们感到沮丧，因此我最终放弃了，从一开始就选择了C ++。 一旦有了环境，它就相对简单了，因此主要是为了早日获得性能。 选择平台 您可以使用任何想要开发的平台，只要它具有多个CPU并支持类Unix流。

对二维图像进行分形维数的计算，采用差分盒维数进行计算，并且进行了拟合误差的计算

基于matlab的2维分形维数计算A quantitative analysis of perimeter roughness is carried out to illustrate the degree of roughness of input images.

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用多种的方法计算图像的分形维数，比如差分盒维数，多重，毯子，等算法，值得一看!

matlab开发-三维体积法的分形维数计算

分形维数计算matlab代码分形维数 这是相对改进的改进盒计数方法。 使用Box Count方法计算灰度和彩色图像的分形维数 该代码用于计算灰度和彩色图像的分形维数。 这是我们开发的一种新方法。 对于grayscale.m，它使用盒子计数方法作为基础，然后使用通过使用盒子数量和比例绘制的图形，计算出最佳拟合线，其斜率为我们提供了所需的分形维数。图像。 对于彩色图像，开发了三种新方法。 这些代码可用于进一步研究图像的分形维数，并可用于分类目的，肿瘤检测等。这些代码已经过测试并可以工作。 这些代码可用于进一步研究分形维数在各个领域的应用。 所有代码都是用MATLAB编写的。 已添加针对color_1.m的Jupyter Notebook。 （Python3版本） 参考 如果您发现此存储库有帮助，请考虑引用我们的工作。 @article{ Author = {Sumitra Kisan and Sarojananda Mishra and Ajay Chawda and Sanjay Nayak}, Title = {Estimation of Fractal Dimension in Di