基于重采样的遥感图像分数维计算

在传统的基于表面积的图像分形维数计算中,不同尺度下的表面积计算均在原图像中进行。这与图像细节随空间尺度的变化而变化的事实不符,据此计算的同类地物的分数维变化范围较大,对基于分形的图像分割、分类产生不利影响。针对这一问题,提出一种基于面积加权的快速插值算法来模拟不同尺度下的遥感图像,进而计算图像的分数维。实验结果表明,对于大小为512 pixel×512 pixel的标准Lena图像来说,新算法的插值速度提高10倍以上,且得到的分数维具有更小的类内方差以及更好的抗噪性,因而更适用于基于分形的遥感图像分割、分类。