Fraktal tasvirni qayta ishlash va tasvirning fraktal o'lchamini aniqlash annotatsiya

FRAKTAL TASVIRNI QAYTA ISHLASH VA TASVIRNING FRAKTAL O'LCHAMINI ANIQLASH

Annotatsiya: Ushbu maqola fraktal tasvirni qayta ishlash va fraktal o'lchamlarni aniqlashga bag'ishlangan. Fraktal o'lcham tushunchasi berilgan, metrik fazodan olingan xarita tasvirlarining fraktal o'lchamini hisoblash usullari ko'rib chiqiladi. Xususan, kublar usuli, qoplama usuli, mahalliy dispersiya usuli va prizma usuli tahlil qilindi. Fraktal o'lchamlari yaqin bo'lgan ob'ektlar orasidagi farqni aniqlash uchun muammolar va echimlar ko'rsatilgan. Misol tariqasida, Samarqand viloyati hududi xaritadagi tasvirining fraktal o‘lchami grid va vektor usullari yordamida hisoblab chiqilgan. Taqqoslash natijalari taqdim etiladi va usullarning samaradorligi haqida xulosalar chiqariladi. Ushbu ikki usul mintaqaning shakli va fraktal o'lchovlarini hisoblashni soddalashtiradi, bu esa kelajakdagi tadqiqotlarda foydalanish uchun hududlarning fraktal o'lchamlari haqida ma'lumot beradi. Maqolada vektor usulining algoritmi va sxemasi ham keltirilgan. Rekursiv algoritmni ishlab chiqish jarayoni MatLab muhitida amalga oshirildi. Hisoblash tajribasi dastlabki 9 bosqichda o'tkazildi. Aniqlanishicha, Samarqand viloyatining fraktal o'lchami Bu natijani hisoblash jarayonida kub usuli tezroq ekanligi va uning natijasi vektor usuliga nisbatan aniqroq ekanligi tasdiqlandi. Olingan natijalar jadval va grafiklar shaklida taqdim etiladi.
Kalit so’zlar: fraktallar, fraktal ishlov berish, fraktal o'lcham, Hausdorff-Bezinkovich o'lchami, kublar usuli, qoplama usuli.
Kirish: Tasvirga ishlov berish usullari. Tasvirni qayta ishlash usullari odatda bitta transformatsiya bosqichida ishtirok etadigan piksellar soniga ko'ra tasniflanadi: nuqta usuli, lokal (qo'shni) usul, global usul, fraktal usul va boshqalar. Ushbu maqolada biz fraktal tasvirni qayta ishlash muammolarini ko'rib chiqamiz.
Yerni masofadan turib zondlash (ER) tizimlari yordamida hal qilinadigan vazifalardan biri tabiiy teksturalar tasvirlarida past kontrastli hududlarni aniqlash va tasniflash bo'lib, ularni aniqlash ularning miqdoriy va sifat jihatidan tahlili asosida amalga oshiriladi. xarakteristikalar, masalan, diapazon va azimut, maydon, kosmosdagi orientatsiya, o'ziga xos elektron paramagnit rezonans (EPR) darajasi va boshqalar. Radar ma'lumotlarini (RI) raqamli qayta ishlashning muhim komponenti segmentatsiya bo'lib, u tanlangan xususiyat yoki xususiyatlar tizimi ma'nosida tasvirlarni bir hil bo'lgan hududlarga bo'lishdan iborat.
Segmentatsiya masalalarini hal qilishda asosiy vazifa keyingi tahlil qilish uchun qiziqish uyg'otadigan, nisbatan tez hisoblangan va hududlar chegaralarida sezilarli o'zgarishlarga duchor bo'lgan tasvir maydonlarining bunday xususiyatlarini topishdir. Bunday xususiyatlarga bir yoki bir nechta spektral diapazonlarda hisoblangan tasvirlarning yorqinligi, gradienti va tekstura xususiyatlari kiradi.
Fraktal ishlov berish usullarini qo'llash turli miqyosdagi tabiiy to'qimalarning o'ziga o'xshashligini hisobga oladigan tasvir modelidan foydalanishni o'z ichiga oladi. [1] da keltirilgan turli toʻlqin uzunliklarida olingan, turli masshtablarda olingan tasvirlarni qayta ishlash natijalari shuni koʻrsatadiki, tabiiy shakllanishlarning turli sinflariga mansub tasvir sohalari tasvir masshtabidan qatʼi nazar, oʻzlarining stoxastik xususiyatlarini saqlab qoladilar va ular yordamida oʻrganish mumkin. fraktallar nazariyasi. Kosmik tasvirlarni qayta ishlash uchun fraktal usullardan foydalanish (fraktal o'lchamlar maydonini qurish) turli xil tabiiy va antropogen tuzilmalar va ob'ektlarni, masalan, etarlicha rivojlangan to'lqinlar, qirg'oq chizig'i chegaralari bo'lgan ochiq suv zonalarida dengiz-muz chegaralarini ajratish imkonini beradi. qum zonalarida, o'rmonlarda, o'simliklarning turli bosqichlarida bo'lgan, shuningdek, turli xil qishloq xo'jaligi mahsulotlarini qayta ishlashdan o'tgan yoki turli xil gidrometeorologik omillar ta'siriga uchragan qishloq xo'jaligi erlarida [2-7].
Fraktal xususiyatlari usullarini qo'llash turli miqyosdagi tabiiy to'g'ridan-to'g'ri transportning o'ziga o'xshashligini sifatli tasvirdan yuborishni o'z ichiga oladi. [1] da turli xil toʻlqinlar yordamida olingan, turli xil masshtablarda olingan tasvirlarni ishlab chiqarish natijalari shuni koʻrsatadiki, tabiiy shakllanishlarning sinflariga mansub maʼlumotlar masshtabidan qatʼi nazar, oʻzlar ning stoxastik himoya qiladi. fraktallar nazariyasi. Kosmik tasvirlarni qayta ishlash uchun fraktal usullardan yuborish (fraktal o'lchamlar maydonini qurish) turli xil tabiiy tabiiy va anthropogen tuzilmalar va ob'ektlarni, masalan, ishlab chiqarish to'lqinlar, qirg'oq chizig'i chegaralari bo'lgan ochiq suv zonalarida- muz chegaralarini oladi. qum zonalarida o'rmonlarda, o'simliklarning turli bosqichlarida, turli xil qishloq xo'jaligida qayta ishlashdan o'tgan yoki turli xil qishloq xo'jaligida ishlab chiqarishda [2-7]