Badanie samopodobieństwa obrazów metodą analizy fraktalnej

• Autorzy: Zbigniew Omiotek

Warianty tytułu

The Study of Images Self-similarity Using the Method of Fractal Analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Ocena stopnia złożoności badanych obrazów może być realizowana m.in. za pomocą analizy fraktalnej, która dostarcza miary ilościowej w postaci wymiaru fraktalnego. Parametr ten jest ściśle powiązany z wykładnikiem Hursta, opisującym poziom samopodobieństwa obrazu. W artykule zaprezentowano wyniki badań samopodobieństwa obrazów występujących w naturze, przedstawiających efekty działalności człowieka oraz tekstur, podczas których do szacowania wymiaru fraktalnego zastosowano metodę pudełkową. Uzyskane wyniki pokazały, iż parametr Hursta może być stosowany do klasyfikacji obrazów należących do takich kategorii, które wykorzystano do badań. (abstrakt oryginalny)

EN

Evaluation of the complexity of test images can be realized e.g. using fractal analysis which provides a quantitative measure in the form of fractal dimension. This parameter is closely related to the Hurst exponent, which describes the level of image self-similarity. In the article the results of self-similarity of images observed in nature, images depicting the effects of human activity and the texture have been presented, where the box-counting method in order to estimate the fractal dimension was used. The results obtained showed that the Hurst parameter can be used for classification of images belonging to such categories that in the study were used. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Obrazy cyfrowe; Analiza obrazu; Przetwarzanie obrazu

EN

Digital images; Image analysis; Image processing

• Czasopismo: Barometr Regionalny
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 1(23)
• Strony: 93--105

Twórcy

autor

Zbigniew Omiotek

• Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji w Zamościu

Bibliografia

• Freeborough P.A. (1997): A Comparison of Fractal Texture Descriptors. [w:] A.F. Clark (red.): BMVC97. Proceedings of the 8th British Machine Vision Conference, 8th-11th September 1997, University of Essex, A Comparison of Fractal Texture Descriptors, Great Britain, BMVA.
• Jurgens H., Peitgen H.-O., Saupe D. (2002): Fraktale. Granice chaosu. Cz. 1. Warszawa, Wydaw. Naukowe PWN.
• Kube P., Pentland A. (1988): On the Imaging of Fractal Surfaces. "Ieee Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence", nr 10(5), s. 704-707.
• Mandelbrot B.B. (1982): The Fractal Geometry of Nature. San Francisco, W.H. Freeman.
• Omiotek Z., Grabowski F. (2006): Metody badania źródeł informacji. [w:] S. Węgrzyn (red.): Nowe technologie sieci komputerowych, t. I. Warszawa, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności.
• Pentland A.P. (1984): Fractal-Based Description of Natural Scenes. "Ieee Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence", nr 6(6), s. 661-674.
• Sasaki H.: Fractal Analysis System for Windows. [dostęp: 15.03.2011], [@:] http://cse.naro.affrc.go.jp/sasaki/fractal/fractal-e.html.
• Tadeusiewicz R., Korohoda P. (1997): Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów. Społeczeństwo Globalnej Informacji. Kraków, Wydaw. Fundacji Postępu Telekomunikacji.
• Voss R.F. (1985): Random Fractal Forgeries. [w:] R.A. Earnshaw (red.): Fundamental Algorithms for Computer Graphics. Proceedings of the NATO Advanced Study Institute on Fundamental Algorithms for Computer Graphics Held at Ilkley, Yorkshire, England, March 30 - April 12, 1985. Berlin [u.a.], Springer.

Identyfikatory

DOI

doi.org/10.56583/br.1352