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基于分形维度与灰度共生矩阵的图像分类研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着图像处理技术的不断发展，图像分类已经成为图像处理领域中的一个重要问题。在实际应用中，图像分类可以帮助我们对不同类型的图片进行自动分类，以便于更好地进行管理和处理。图像分类技术已广泛应用于生物医学、环境监测、遥感图像分析等领域。
在当前的图像处理领域中，分形维度和灰度共生矩阵是两个重要的研究方向。分形维度是描述图像几何结构的重要参数之一，可以用来表征图像的形态特征；而灰度共生矩阵是用来描述图像灰度级之间的分布关系的技术工具，可以量化图像纹理特征。
二、任务目的
本次研究旨在利用分形维度和灰度共生矩阵对图像进行分类研究，探索如何通过这两种方法提取图像的特征信息，用以正确地分类和识别图像。
三、研究内容
1.研究分型维度特征
①对分型维度的基本概念和计算方法进行研究。
②研究分型维度特征对于图像分类的表征能力及分类效果，并进行案例分析。
2.研究灰度共生矩阵特征
①对灰度共生矩阵的基本概念和计算方法进行研究。
②研究不同邻域大小下灰度共生矩阵的特征对于图像识别的表征能力及分类效果，并进行案例分析。
3.设计图像分类算法
①结合分型维度和灰度共生矩阵特征设计图像分类算法，探索两者结合的优化方案。
②实现分类算法，并对分类结果进行评估和分析，并与其他图像分类方法进行对比。
四、实验要求
1.使用MATLAB、Python或C++等编程语言实现研究算法。
2.收集一定数量不同类型的图片作为实验样本，如自然景观、建筑、动物等。
3.设计实验方案，测试算法的分类效果和鲁棒性，并进行详细分析和讨论。
五、时间安排
1.第1-2周，详细阅读相关文献和资料，熟悉分型维度和灰度共生矩阵特征的计算方法。
2.第3-4周，实现分型维度和灰度共生矩阵特征的提取算法，并对两种特征在样本图像中的表现进行可视化展示。
3.第5-6周，分别使用两种特征对样本图像进行分类，以此评估两种特征在分类中的表征能力。
4.第7-8周，探讨两种特征的结合方式，设计相应的图像分类算法，并对分类结果进行评估和分析。
5.第9周，编写实验报告，撰写论文，并进行汇报。
六、参考文献
[1]ThakurN,MiddenwayS,SarohaN.Imageclassificationusingfeatureextractionmethods[J].InternationalJournalofComputerScienceandInformationSecurity,2017,15(5):25-32.
[2]胡春荣,刘馥岩,胡岳佳.计算机视觉中的分形维度及其应用[J].电子学报，2014，42（5）:031-039。
[3]HaralickRM,ShanmugamK,DinsteinIH.Texturalfeaturesforimageclassification[J].IEEETransactionsonsystems,Man,andCybernetics,1973(3):610-621.
[4]许凯歌,刘立峰,张艳.基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取及其应用[J].视频工程,2017(12):54-59.