随机型分形维数计算方法及其在数据流聚类中的应用研究的开题报告

随机型分形维数计算方法及其在数据流聚类中的应用研究的开题报告一、选题背景与意义随机型分形维数（RandomFractalDimension，以下简称RFD）是描述图像和信号中自相似性的一种特征参数。它被广泛应用于医学图像处理、纹理分析、图像检索等领域中。而在数据流聚类中，采用RFD对数据进行特征提取，生成高维特征空间，进而进行聚类，可以有效地降低维度、节省存储空间，并提高聚类效果。二、研究内容和目标本研究旨在探究RFD的计算方法，比较现有的基于灰度值和基于几何外壳的方法在数据流聚类中的效果，并尝试改进现有方法，提高计算效率和聚类性能，提高RFD在实际应用中的可行性和可靠性。具体研究内容包括：1.综述RFD的定义、计算方法、应用领域，并分析其在数据流聚类中的优势。2.对比现有基于灰度值的RFD计算方法和基于几何外壳的RFD计算方法，研究它们在数据流聚类中的适用性和优劣。3.提出改进的RFD计算方法，通过降低计算复杂度和提高计算精度，提高其在数据流聚类中的应用效果。4.设计并实现一个数据流聚类算法，通过比较不同RFD计算方法的聚类效果，验证改进的RFD计算方法的有效性和实用性。三、预期结果通过本研究，期望得到以下结果：1.对RFD的计算方法有更深入的理解，包括基于灰度值和基于几何外壳的方法的优劣及其适用范围。2.提出针对数据流聚类的改进型RFD计算方法，并验证其在聚类效果和计算效率方面的改进性。3.设计并实现一个基于RFD的数据流聚类算法，通过基于不同RFD计算方法的实验比较，验证改进方法的有效性和实用性。四、研究方法和步骤1.文献综述，调研和分析现有的RFD计算方法、数据流聚类算法及其相关应用。2.实现现有基于灰度值和基于几何外壳的两种RFD计算方法，并进行对比实验，分析其在数据流聚类中的适用性。3.提出改进计算方法，包括基于语义分割、基于几何变换等方法，设计试验方案，并通过实验验证其改进效果。4.设计并实现一个基于RFD的数据流聚类算法，包括聚类中心的选取、距离度量、聚类结果的评价等步骤。通过比较不同RFD计算方法的聚类效果，验证改进方法的有效性和实用性。五、进度计划1.第一周：文献综述，了解RFD的定义和计算方法，学习现有的数据流聚类算法和相关概念。2.第二周-第三周：实现基于灰度值和基于几何外壳的两种RFD计算方法，并设计实验验证其适用性和计算效率。3.第四周-第五周：提出基于语义分割和几何变换的改进型RFD计算方法，并通过实验比较验证其改进效果。4.第六周-第七周：设计并实现一个基于RFD的数据流聚类算法，并通过实验比较不同RFD计算方法的聚类效果。5.第八周：总结分析实验结果，撰写论文。六、参考文献[1]王建云,徐小勇.随机型分形维数及其在医学图像处理中的应用--综述[J].山东大学学报:医学版,2013,51(11):26-31.[2]李家钦,张德立.基于RFD特征的空间图像检索研究[J].测绘通报,2012,8(12):1-5.[3]Liu,Y.,&Yang,W.(2015).Animprovedfractaldimensionalgorithmfordiversesurfacesbasedonmultiscalesegmentation.IEEETransactionsonImageProcessing,24(9),2827-2839.[4]Nguyen,V.T.,Nguyen,H.T.,Nguyen,T.D.,&Hong,T.P.(2020).Anovelfractaldimensionalgorithmbasedongeometrictransformatio