% 150507:Reza Farrahi穆贾达姆(imriss@ieee.org)(2015年5月7日)
%修改Haussdorf分形维数
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%的主要特点:
% 1。评估两个白色和黑色像素,
% 2。一些低价值的概率丢弃盒子。
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%的语法:[D D_old我D_ref] = hausDim_Modified_R(我method_flag)
%我:输入图像(白色像素被假定信息),
% method_flag:“edg”使用边缘的我,“犁”使用骨架的我,“前”预处理,完整的预处理,然后利用边缘和骨架。
% D:修改Haussdorf分形维数的我经过预处理(如果有的话),
% D_old: Haussdorf分形维数的我经过预处理(如果有的话),
% D_ref: Haussdorf未处理我的分形维数,
%我:我处理的输出。
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%根据://www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/30329-hausdorff--box-counting--fractal-dimension
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%要求:
% 1。豪斯多夫维分形维数(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/30329-hausdorff--box-counting--fractal-dimension)
% 2。inpaint_nans (//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/4551-inpaint-nans)
% 3。通用颜色灰色的转换(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/27578-universal-color-to-gray-conversion)
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%的例子:
% I = mat2gray(双(imread ('http://4.bp.blogspot.com/-aHCfmDvyzFU/Un_U-Neo_GI/AAAAAAAAGpQ/DWzjztkh4HM/s1600/sierpinski.png)));
% [D D_old我D_ref] = hausDim_Modified_R (edg)我;% D = 1.5843, D_ref = 1.5999
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% I = mat2gray(双(imread ('http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/a0/Sierpinski_carpet.png/480px-Sierpinski_carpet.png)));
% [D D_old我D_ref] = hausDim_Modified_R (edg)我;% D = 1.6794, D_ref = 1.8811
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% I = mat2gray(双(imread ('http://www.math.upenn.edu/ pstorm /图片/ round_Sierpinski_carpet.png ')));
% [D D_old我D_ref] = hausDim_Modified_R (edg)我;% D = 1.6263, D_ref = 1.7129
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