论自然随机纹理的自相似性

自相似性是分形图像的本质，因而刻画了自然随机纹理。本文关注在包含随机纹理与结构（多为确定性）信息的全纹理图像情形下，统计意义下的自相似性性质。我们首先将一幅纹理图像分解为分别对应其纹理与结构的两层，并表明表示随机纹理的层以均匀分布随机相位为特征，不同于具有相干性的结构信息相位。随机相位的均匀分布通过使用合适的假设检验框架得以验证。接着我们提出两种评估自相似性的方法。第一种基于互信息的块-wise 计算，第二种度量跨尺度存在的互信息。通过互信息量化自相似性的程度，在分析医学成像、地质学、农业中遇到的自然随机纹理以及为全纹理图像应用设计的计算机视觉算法方面具有极其重要的意义。