利用盒子计数法测定图像内物体的分形维度及获取MATLAB代码和相关资源下载

简介：
本项目介绍如何使用盒子计数法来测量图像中物体的分形维度，并提供相关的MATLAB代码以及资源下载链接。 我们采用盒子计数方法来测量图像中的对象分形维数，并以此确定图像的维度。这一方法还衡量了模式在空间内的填充能力，揭示出分形与其所在环境的独特关系。该维度可以是分数值形式。它能够区分重要的图像类别并描述其他纹理分析技术无法捕捉的信息特征。分形维数（FD）已被广泛应用于多个图像处理和模式识别项目中。 为了计算这一维度，将分形置于一个均匀间隔的网格上，并计数覆盖集合所需的盒子数量。通过观察数字随网格细化而变化的情况来确定盒子计数维度。具体而言，以Nr代表边长为r的盒子数目，r表示盒尺寸的比例。最佳拟合线斜率在对数-对数图上的值即给出了图像的分形维数。 使用Box-Count或称作Box-Counting Dimension计算FD的方法如下：D = log (Nr)/log(r)，其中： D 代表分形维度 Nr 表示边长为r的盒子数目 r 是盒子的比例 对于许多对象，分形盒计数维度可以通过对数N与1/s关系斜率来估计，这通常通过最小二乘回归完成。因此，“简单线性回归”和“最小二乘法”是该领域的常用且流行的技术。 关于更多详细信息及使用方法，请参阅附带的README.md文件。