: MATLAB实现基于计盒算法的图像分形维数计算工具

资 源 简 介

本项目基于计盒算法实现对二值或灰度图像的分形维数计算。首先，将图像划分为不同尺寸的网格（盒尺寸），统计每个盒尺寸下覆盖图像目标区域所需的非空盒子数量，然后通过线性回归分析数据点（log(盒尺寸) vs log(非空盒子数)）的斜率，得出图像的分形维数估计值。该工具适用于研究图像纹理复杂度、形状不规则

详 情 说 明

基于计盒算法的图像分形维数计算工具

项目介绍

本项目基于计盒算法实现对二值或灰度图像的分形维数计算。通过将图像划分为不同尺寸的网格（盒尺寸），统计每个盒尺寸下覆盖图像目标区域所需的非空盒子数量，然后通过线性回归分析数据点（log(盒尺寸) vs log(非空盒子数)）的斜率，得出图像的分形维数估计值。该工具适用于研究图像纹理复杂度、形状不规则性等应用场景。

功能特性

• 分形维数计算：基于计盒算法精确计算图像的分形维数
• 图像兼容性强：支持二值图像（逻辑矩阵）和灰度图像（二维矩阵）
• 灵活的参数设置：可自定义盒尺寸序列或使用默认等比序列
• 结果可视化：提供拟合曲线图展示回归分析结果
• 可靠性评估：输出回归拟合的R²值，评估计算可靠性
• 多种输入格式：支持常见的图像格式（如PNG、JPG等）

使用方法

1. 准备图像数据：准备待分析的二值或灰度图像文件
2. 设置参数：可自定义盒尺寸序列或使用默认参数
3. 运行分析：执行主程序开始分形维数计算
4. 查看结果：获取分形维数值、拟合曲线图和统计指标

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）

文件说明

主程序实现了从图像读取、预处理到分形维数计算和结果可视化的完整流程。具体包括图像数据加载与验证、盒尺寸序列的生成与管理、基于计盒算法的网格划分与非空盒子统计、双对数坐标下的线性回归分析、分形维数值的计算与输出，以及拟合曲线和统计指标的可视化展示。