基于MATLAB的多重分形维图像预处理分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过多重分形维分析实现图像去噪与分割，提取纹理特征和噪声模式，支持自适应噪声去除和区域识别。

详 情 说 明

基于多重分形维的图像预处理分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于多重分形维度理论的图像预处理分析系统，通过计算图像的分形维数和多重分形谱，深度挖掘图像的纹理结构与噪声模式特征。系统能够对输入的灰度或彩色图像进行自适应噪声滤除和智能化区域分割，为核心图像分析任务提供高质量的前处理结果与量化特征报告。

功能特性

• 多重分形特征提取：利用盒计数法等算法，精确计算图像在不同尺度下的分形维数，并绘制多重分形谱曲线。
• 自适应图像去噪：依据分形特征自动识别并区分图像纹理与噪声，实现结构保持型噪声滤除。
• 分形驱动的图像分割：基于多重分形谱的局部奇异性分析，将图像划分为纹理特征一致的不同区域。
• 分析结果可视化：生成分形维数分布图、多重分形谱图等图表，直观展示处理过程与特征。
• 全面输出报告：提供包含分形维数值、特征参数统计及处理结果图像的综合分析报告。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像（支持bmp, jpg, png, tiff格式）置于指定目录。
2. 设置处理参数（可选）：

- 图像预处理参数：如预设噪声类型（高斯、椒盐等）、分割区域的粒度控制。 - 分形分析参数：如盒计数法的盒子尺寸范围、尺度扫描步长等。

1. 运行主程序：执行系统主入口，启动分析流程。
2. 获取输出结果：程序自动生成：

- 去噪后的清晰图像。 - 图像分割结果图（二值图或伪彩色图）。 - 包含分形特征数据的分析报告（文本及图表形式）。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度与功能集成模块，负责整个图像处理分析流程的协调与控制。其主要实现了用户交互接口、图像数据的读取与格式转换、分形维数计算算法的调用、多重分形谱的分析与绘制、基于分形特征的图像去噪与分割等核心功能，并最终完成所有结果的可视化展示与报告文件的生成输出。