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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Novel Approach to Estimate Fractal Dimension from Closed Curves

verfasst von : André R. Backes, João B. Florindo, Odemir M. Bruno

Erschienen in: Computer Analysis of Images and Patterns

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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An important point in pattern recognition and image analysis is the study of properties of the shapes used to represent an object in an image. Particularly, an interesting measure of a shape is its level of complexity, a value that can be obtained from its fractal dimension. Many methods were developed for estimating the fractal dimensions of shapes but none of these are efficient for every situation. This work proposes a novel approach to estimate the fractal dimension from shape contour by using Curvature Scale Space (CSS). Efficiency of the technique in comparison to the well-known method of Bouligand-Minkowski. Results show that the use of CSS yields fractal dimension values robust to several shape transformations (such as rotation, scale and presence of noise), so providing interesting results for a process of classification of shapes based on this measure.

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Metadaten
Titel
A Novel Approach to Estimate Fractal Dimension from Closed Curves
verfasst von
André R. Backes
João B. Florindo
Odemir M. Bruno
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-03767-2_31

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