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基于分形维度与灰度共生矩阵的图像分类研究
摘要：
图像分类是图像处理和计算机视觉领域的重要研究方向，其目的是将一个未知的图像分配到一个固定的类别中。分析图像的纹理特征是图像分类中的一个重要步骤。本文将分形维度和灰度共生矩阵相结合，进行图像分类研究。首先，本文对分形维度进行介绍，并通过实验验证了其对图像纹理特征的有效性。接着，本文对灰度共生矩阵进行介绍，并结合分形维度，提出了基于分形维度与灰度共生矩阵的图像分类方法。最后，本文通过对多组图像进行分类实验，验证了新方法的有效性。
关键词：图像分类；分形维度；灰度共生矩阵；纹理特征
Abstract:
Imageclassificationisanimportantresearchareainimageprocessingandcomputervision,whosepurposeistoassignanunknownimagetoafixedcategory.Analyzingthetexturefeaturesoftheimageisanimportantstepinimageclassification.Inthispaper,wecombinefractaldimensionsandgray-levelco-occurrencematrixforimageclassificationresearch.Firstly,thispaperintroducesthefractaldimensionandverifiesitseffectivenessinanalyzingthetexturefeaturesoftheimagethroughexperiments.Then,thepaperintroducesthegray-levelco-occurrencematrixandproposesanimageclassificationmethodbasedonfractaldimensionsandgray-levelco-occurrencematrix.Finally,thispaperconductsclassificationexperimentsonmultiplegroupsofimagestoverifytheeffectivenessofthenewmethod.
Keywords:imageclassification;fractaldimension;gray-levelco-occurrencematrix;texturefeature
1、引言
图像分类是计算机视觉领域的一个常见问题。其目标是将一个未知图像分配到一个固定的类别中。在图像分类中，纹理特征是一个重要的参考指标，因为它们能够在复杂的背景中提取有用的信息。传统的图像分类方法主要依靠图像的颜色和形状等视觉特征。然而，这些方法不能很好地处理纹理特征。因此，使用新的技术来提取图像的纹理特征，进行图像分类是一个研究热点。
分形维度是分形几何学的基本概念，可以用于描述自然物体的形态和复杂程度。分形维度的测量方法通常是通过计算图像的分形尺度进行。在处理图像纹理特征方面，分形维度有一定的应用价值。而灰度共生矩阵是一种用于纹理特征提取的方法，它可以用于描述同一图像区域的像素灰度值之间的分布关系。灰度共生矩阵可以计算出像素的纹理特征信息。
本文将分形维度和灰度共生矩阵相结合，提出一种新的基于分形维度和灰度共生矩阵的图像分类方法。首先，本文对分形维度和灰度共生矩阵进行了简要的介绍和分析。然后，本文提出了基于分形维度和灰度共生矩阵的图像分类方法，并对本方法进行了实验验证。
2、分形维度及其应用
2.1.分形维度
分形维度是描述自然物体形态和复杂度的一个重要概念。其实质是通过分析物体的自相似性和自复制性，计算物体的维数。计算分形维度的方法通常是通过计算图形的分形尺度进行。分形维度的定义很多，最为常见的是盒维数(Boxdimension)、信息维数(Informationdimension)和容积维数(Capacitydimension)等。
2.2.分形维度的应用
分形维度在计算机视觉领域中被广泛应用于图像分析、纹理分析、图像处理等方面。图像的分形维度可以作为图像纹理特征鉴别的重要参数。分形维度可以用于区分数字图像中的不同纹理和形状特征，如：地貌、纹理图案等。图像分形维度的计算可以通过分形理论、小波分析、混沌分析等方式进行，能够提取出反映图像纹理信息的分形维度参数。
3、灰度共生矩阵
灰度共生矩阵(Gray-LevelCo-occurrenceMatrix,GLCM)是一种用于纹理特征提取的方法。简单地说，它是描述同一图像区域的像素灰度值之间的分布关系的矩阵。灰度共生矩阵是一种二维直方图矩阵，其中每个元素记录了两个像素之间