Lacunarity 的二进制图像

资 源 简 介

Lacunarity 的二进制图像

详 情 说 明

Lacunarity作为一种描述图像纹理特征的分形度量方法，特别适用于分析二值图像的空间分布特性。滑翔盒算法（Gliding Box Algorithm）是由Torres等人于2008年提出的经典计算方法，通过量化图像中空隙分布的异质性来揭示其结构特征。

该算法的核心思想是通过不同尺寸的滑动窗口扫描二值图像，统计每个窗口内前景像素的分布情况。窗口尺寸从最小单位逐渐增大，形成多尺度分析能力。对于每个特定大小的窗口，算法会记录所有可能位置中前景像素数量的出现频率。

Lacunarity值的计算本质上是对这些频率分布的二次矩与一次矩比值的归一化处理。较高的Lacunarity值表明图像具有更不均匀的孔隙分布，而较低的值则对应着更均匀的纹理结构。这种特性使得Lacunarity成为区分不同形态二值图像的有效指标，广泛应用于材料科学、生物医学图像分析和地理信息系统等领域。

滑翔盒算法的优势在于其能够捕捉图像的多尺度特征，且对图像旋转和局部变形具有一定的鲁棒性。相比传统分形维数，Lacunarity提供了更丰富的纹理信息描述，特别是在处理具有相似分形维数但空间分布模式不同的图像时效果显著。