利用轮廓分形区别人工目标与自然物体算法研究  

Recognition the Manmade Target and Natural Object with the Fractal Based on Contour

作　　者：任世宏[1] 朱贵明[1] 

机构地区：[1]北京理工大学电子工程系

出　　处：《北京理工大学学报》1997年第6期723-728,共6页Transactions of Beijing Institute of Technology

摘　　要：根据人工目标和自然物体的固有差异，提出了一种在轮廓链码基础上提取轮廓粗糙性曲线的算法．在实际得到的水杯、车辆及岩石图像中，利用Ｖａｒｉａｔｉｏｎ算法进行了计算物体轮廓粗糙性曲线分维的实验．实验表明，水杯及车辆轮廓的分形维数较低，岩石则具有较高的分形维数，通过同二维结果的对比，从计算量和分形维数两方面证明用所提出的算法计算轮廓分形维数区别人工目标和自然物体是可行的．该算法快捷简便，能比较好地反映物体轮廓的粗糙性．According to the innate difference between manmade targets and natural objects,an algorithm to abstract the rough profile of contour was presented.The variation algorithm was used to calculate the fractal dimension (FD) of the rough profile of contour of the actual image.Compared with the two dimension FD, the methos are fast and simple,the experiment result shows it is feasible to classify manmade targets and natural objects by the FD of the rough profile of contour.

关 键 词：分形 模式识别 图像处理 人工目标 自然物体 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]