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A Box-Counting Method with Adaptable Box Height for Measuring the Fractal Feature of Images

机译:盒高度自适应的盒计数方法测量图像的分形特征

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摘要

Most of the existing box-counting methods for measuring fractal features are only applicable to square images or images with each dimension equal to the power of 2 and require that the box at the top of the box stack of each image block is of the same height as that of other boxes in the same stack, which gives rise to inaccurate estimation of fractal dimension. In this paper, we propose a more accurate box-counting method for images of arbitrary size, which allows the height of the box at the top of each grid block to be adaptable to the maximum and minimum gray-scales of that block so as to circumvent the common limitations of existing box-counting methods.
机译:现有的大多数用于测量分形特征的盒计数方法仅适用于正方形图像或每个尺寸等于2的幂的图像,并且要求每个图像块的盒叠顶部的盒高度相同与同一堆栈中其他盒子的盒子一样,导致分形维数的估计不准确。在本文中,我们为任意尺寸的图像提出了一种更准确的盒计数方法,该方法允许每个网格块顶部的盒高适应该块的最大和最小灰度,从而规避现有计票方法的共同限制。

著录项

  • 作者

    Long Min; Peng Fei;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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