sierpinski三角形的维数_遥感图象分形维数的几种估计算法研究
zhangkaixuan@126.com
摘
要:
美籍法国数学家曼德布罗特(
B.Mandelbrot
)
首次引入分形这个新术语,今天分形
理论已经成为一门描述自然界中许多不规则事物规律性的科学,
在遥感影象学中也有很大的
用途。在研究遥感图像的分形维数时
,
通常把图像看作一个由许多像素点的灰度值构成的曲
面来进行估算和分析,本文给出了遥感图象分形维数的几种估算方法,并作了相关实验。
关键词
:
分形,分形维数,遥感图象
中图分类号:
TP7
1
.引言
分形理论始创立于
20
世纪
70
年代中期
[1]
,
创立伊始就引起人们极大的兴趣
,
与耗散结构、
混沌并称为
70
年代科学史上的三大发现。
作为一门独立的学科
,
该理论只有大约
30
多年的
历史。
基于对复杂景物自相似性的描述
,Mandelbrot
创立了分形几何学理论
,
提出用分形维数
( fractal dimension)
D
来度量自然现象的不规则程度。
分形理论借助相似性原理洞察隐藏于混
乱现象中的精细结构
,
为人们从局部认识整体、从有限认识无限提供新的方法论
,
为不同的学
科发现的规律提供了崭新的语言和定量的描述
,
为现代科学技术提供了新的思想方法。近年
来
,
分形理论在自然科学、社会科学以及遥感的许多领域中得到了广泛的应用
,
并逐步成为连
结现代各学科的纬线。
2
.分形与分形维数的定义
美籍法国数学家曼德布罗特
(B.Mandelbrot)
于
1967
年在《科学》杂志上发表了一篇题
为
“
英国的海岸线有多长
?
统计自相似性与分数维数
”
的论文
[2]
,
通常被认为是
“
分形
”
学科
诞生的标志。自然界的许多物体在某一范围内都具有统计的自相似性
,
即每一部分都被认为
是整体的一个缩小图像。曼德布罗特在随后两本著作《自然界的分形几何学》和《分形、形
状、机遇与维数》中第一次提出了
fractal
这个英文词
,
其原意是
“
不规则的
”
、
“
分数的
”
、
“
支
离破碎的
”
物体
,
并阐述分形理论的基本思想
,
即分形研究的对象是具有自相似性的无序系统
,
其维数的变化是连续的。
关于分形
,
目前还没有严格的数学定义
,
只能给出描述性的定义。
粗略地说
,
分形是对没有
特征长度但具有一定意义下的自相似性图形和结构的总称。它具有两个基本性质
:
自相似性
和标度不变性。自相似性是指局部是整体成比例缩小的性质。形象地说
,
就是当用不同倍数
的照相机拍摄研究对象时
,
无论放大倍数如何改变
,
看到的照片都是相似的
(
统计意义
) ,
而从
相片上也无法断定所用的相机的倍数
,
即标度不变性或全息性。严格按一定的数学方法生成
的许多经典的分形
(
如图
1)
具有严格的自相似性
,
称之为有规分形。
而一般情况下的分形都
是无规分形
,
即自相似性并不是严格的
,
只是统计意义下的自相似性
,
其局部经放大或缩小操
作可能得到与整体完全不同的表现形式
,
但表征自相似结构或系统的定量参数如分形维数
,
并
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