【发布时间】：2011-08-11 21:45:55
【问题描述】：
我想为 2d 图像（照片）的某些部分估计分形维数的值。 我如何计算这个值的估计，例如对于 RGB 颜色的 15x15 像素子图像？
谢谢。
【问题讨论】：
【发布时间】：2011-08-11 21:45:55
【问题描述】：
将像素数据视为 5 空间中的表面（X、Y、R、G 和 B 各一维），然后进行盒数计数。
更新：This 是对二维盒计数的非常清晰的概述，但应该不难概括。
【讨论】：
-
还是切换到YUV空间？
-
这取决于你要用它做什么。我希望 R、G 和 B 频道的信息内容非常相似。仅当您希望能够以某种方式专注于通道子集时，切换到 YUV 才有意义。
-
为什么是-1？这是谁做的？答案很好。 Regularfry，请添加一个链接到盒子计数说明。
-
好的，我添加了一个链接。维基百科也有一些描述，但我喜欢这个。
希尔伯特曲线的分形维数为 2。皮亚诺曲线也是如此。您要处理什么图像？您想使用哪种分形？
【讨论】：
-
图片是照片 - 所以它不是二值图像，而是一些真实物体的彩色图像。
-
如果你使用希尔伯特曲线或皮亚诺曲线，它总是 2。如果你使用 Sierpinksi 分形，它是 1.26 (vanderbilt.edu/AnS/psychology/cogsci/chaos/workshop/…)。 IMO 这取决于您要使用的分形。
-
墓志铭，我的问题不是关于分形的图像；但是关于任何物体的随机照片和图像部分分形维度的估计。
-
是的，当然，但你仍然需要细分图像，我还问你要处理什么样的图像。你想要什么细分？
-
我将图像细分为 15x15 的子图像作为马赛克