探索分形、小波变换和神经网络在图象处理中的应用研究

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1、西南交通大学博士学位论文分形、小波变换和神经网络在图象处理中的应用研究姓名：尹忠科申请学位级别：博士专业：交通信息工程及控制指导教师：诸昌钤1999.9.1O／7丁膨9f中文摘要分形、小波变换和神经网络在图象处理中的应用为图象处理中的许多问题的解决提供了新的手段，具有很大的潜力和发展前途。／本报告主要介绍分形)，小波变换和神经网络在图象处理中应用的几个方面。，、(本报告首先概述了图象处理技术的发展及其在其它领域中的应用和存在的问题。简要介绍了分形、小波变换和神经网络在图象处理中的应用。L叉』第二章哥在介绍分形和分形维数的基础上，研究了图象的分形插值方法，并把它应用于图

2、象压缩编码和图象放大。着重研究了图象的分形压缩编码问题，提出了DCT域分形图象压缩编码方法和快速的编码算法。中的应用的两个实例，一个是纹理图象分割，关彳喜词小波变换和神经网络在图象处理另一个是图象压缩编码。：叼熟星，易哆，参形伊敬，§-如埃，辛诤戈ABSTRACTTheapplicationsofthefractaltheory,wavelettheoryandneuralnetworktoimageprocessingprovidenewmethodstomanyproblemsinthisfieldandgiveverypromisingsolutionsInth

3、isreportsomeapplicationsoffractaltheory,wavelettheoryandneuralnetworktoimageprocessingaregiven．ThedevelopmentandapplicationsofimageprocessingandsomeproblemsexistinginthisfieldaregenerallysummarisedatfirstTheapplicationsofffactaltheory,wavelettheoryandneuralnetworktoimageprocessingareout

4、linedbrieflyInchapter2，fractalimageinterpolationmethodandfractalimagecodingmethodsarestudiedbasedonffactaltheoryandfractaldimensionsFractalimagecodinginDCTdomainanditsfastalgorithmarepresented。AbriefintroductionofwavelettheoryandabriefimroductionofSOMneuralnetworkaregiveninchapter3andin

5、chapter4respectively．Attheendofthereport，twoexamplesofimageprocessingusingffactaltheory'wavelettheoryandSOMneuralnetworkcombinedtogetherarereported，oneistextureimagesegmentation，andanotherisimagecoding2第一章引言数字图象处理是一门年轻的、发展十分迅速的学科，并且在许多领域有着广泛的应用。同时一些新兴的科学技术在数字图象处理中的应用，也大大促进了数字图象处理技术的发展。本

6、章首先概述了数字图象处理技术的发展、应用及存在的一些难题，其次概述了主要的三门新兴科技在图象处理中的应刚，其中着重讲述分形技术在图象处理中的应用。最后，给出了本研究报告的内容安排。§11数字图象处理的发展概况、应用及存在的问题数字图象处理技术是-f-j新兴的学科。虽然早在本世纪二十年代，图象处理技术已应用于改善海底电缆传送的图片的质量，但其后的发展十分缓慢。这是由于表示数字图象的数据量非常大，数字图象处理技术的计算量往往也很大，如果没有计算机，处理数字图象是难以想象的。到了本世纪五十年代，由于计算机技术的飞速发展和广泛应用，数字图象处理才真正引起人们的巨大兴趣，并取得

7、迅速发展，同时逐渐在其它领域得到应用。到了六十年代末，数字图象处理已形成了比较完整的理论体系，成了一门新兴的学科。六十年代至八十年代中期，由于离散数学理论的创立和完善，数字图象处理技术又一次得到了迅速的发展，处理理论和方法进～步完善，应用范围更加广泛。八十年代中期以来，由于一些新兴的学科、方法的引入，使数字图象处理技术正经历一次新的飞速发展。这一发展的趋势我们将在下一节作以介绍。伴随着对数字图象处理技术的研究，图象处理技术在现今信息社会也正扮演着越来越多、越来越重要的作用。大到全球定位系统及全球互联网络，小到信用卡的识别，图象处理技术无处不在、无处不