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图象的自相似性测度可作为图象识别和图象压缩的重要特征参量．分形几何图形具有自相似性和递归性，分形维数自然成为有效的自相似性测度．基于目前常用的有效的计算图象分形维数算法，其中包括“毯子”法、“盒子”法、“分数布朗随机场模型”法和各种改进算法，对各种方法的计算量、适用范围进行了研究比较．
图象自相似性测度算法的研究比较
【摘 要】
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图象的自相似性测度可作为图象识别和图象压缩的重要特征参量．分形几何图形具有自相似性和递归性，分形维数自然成为有效的自相似性测度．基于目前常用的有效的计算图象分形维数算法，其中包括“毯子”法、“盒子”法、“分数布朗随机场模型”法和各种改进算法，对各种方法的计算量、适用范围进行了研究比较．
【出 处】
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应用科学学报
【发表日期】
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0年YYKX803.019期
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三、频率域的图像锐化 从灰度分布的角度看,图像的轮廓(边缘)和线条是图像中灰度的突变部分,因而包含丰富的空间高频分量。从频谱分析的角度看,任何一幅图像都是由决定图像反差的低频信号和决定图像细节的高频信号组成。但需要考虑到,数字化图像中高频信号部分总是掺杂有一定程度的噪声。因此,在频率域中进行图像的锐化处理实质上是加强需要的高频分量,并必须考虑到要在锐化图像的同时抑制噪声。频率域中滤波的数学表达式可
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