1、“.....李兴国，李国祯，罗正发基于分形特征的红外图像识别方法红外与激光工程年月，马雪洁，魏学业分形滤波及其在铁路信号中的应用交通运输工程学报，赵健，宋祖勋，俞卞章基于多重分形分析的图像消噪增强研究西北工业大学学报姜骊黎基于分形特征的人造目标的分割方法浙江大学学报工学版，二〇〇年六月七日星期指导教师审阅意见该同学按照课题的任务书，完成了前期的课题的了解和资料的查找等工作，对课题的相关领域有定的熟悉和了解。 具备了定的查找资料的能力和科研的基本素养。 开题报告条理不够明确，文献的引用论在学习上还是生活上，都给予我帮助和鼓励。 感谢自动班的同学们，特别是的全体室友们，我们起走过的日子，我感觉充实又快乐。 感谢实验室里和我起挥汗如雨的哥们，无论我身在何方，我都会记得曾经起并肩作战的你们。 感学西安邮电大学，在这四年里，所经历的切，无论我走到哪里，这里都会是我生命中不可或缺的回忆。 最后......”。

2、“..... 二〇〇年六月七日星期二〇〇年六月七日星期西安邮电学院毕业设计论文题目基于多重分形理论的图像分割院系自动化学院专业自动化班级自动班学生姓名导师姓名职称讲师起止时间年月日至年月日二〇〇年六月七日星期毕业设计论文诚信声明书本人声明本人所提交的毕业论文自动控制原理实验仿真实验系统设计是本人在指导教师指导下独立研究写作的成果，论文中所引用他人的文献数据图件资料均已明确标注对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明并表示感谢。 本人完全清楚本声明的法律后果，申请学位论文和资料若有不实之处，本人愿承担相应的法律责任......”。

3、“..... 开始日期年月日完成日期年月日院长签字年月日二〇〇年六月七日星期西安邮电学院毕业设计论文工作计划年月日学生姓名指导教师职称讲师院系自动化学院专业自动化题目基于多重分形理论的图像分割工作进程月日月日按照要求，查找文献，撰写并提交开题报告月日月日学习分形理论及图像分割基本方法月日月日采用多重分形进行图像分割月日月日利用实现分割算法月日月日毕业论文的准备于撰写月日月日准备答辩起止时间工作内容二〇〇年六月七日星期主要参考书目资料赵健分形原理及其在信号控制中的应用北京清华大学出版社赵健基于多重分形分析的图像分析西安西北工业大学出版社周伯清电子信息专业英语北京科学分形的研究团队中来，共同推动国内分形研究的发展。 本课题重点研究的关键问题解决的思路及实现预期目标的可行性分析二〇〇年六月七日星期图像分割是图像分析理解和模式识别的基础，是图像处理的个极其重要环节......”。

4、“..... 由于图像自身存在许多不确定性和不精确，人们发现模糊理论对于图像的这种不确定性有很好的描述能力，同时图像分割题恰好是将图像的像素进行分类的问题。 分形理论是门新兴的横断学科，它给自然科学社会科学工程技术文学艺术等极广泛的学科领域，提供了般的科学方法和思考方式。 它不仅指研究对象的空间几何形态，而是般地指其拓扑维数几何维数小于其测量维数的点集，如事件点的分布，能量点的分布，时间点的分布，过程点的分布，甚至可能是意识点思维点的分布，它能够对分形结构进行比较全面有效地描述，从而揭示出其本质特性。 分形维数的概念最早是由在年引入到图像处理中来的，这引入给图像处理技术带来了质的发展。 学者可以利用分形的方法得到图像的各种不同特征参数，并且利用几种分形特征参数来描述区分不同的目标物体，进而以此来提高图像处理的时效。 分形作为自然景物的描述模型，分形维数作为图像图形的形态特征参数......”。

5、“.....模式识别等各个方面。 这切都说明，分形图像处理技术是分形理论与图像处理技术结合的产物。 但是多重分形理论在图像处理中的应用还处于初级阶段，特别是在国内，有重大突破的研究成果相对较少，有许多理论和应用问题亟待解决。 完成本课题的工作方案查找相关资料，大量阅读图形分割相关知识的文献，对本课题有更深度的了解，掌握在分形基础上图像分割技术中存在的问题和难点，总结课题的研究内容，并对研究方法进行层次分类，分析各类方法的特点，为新方法的提出奠定定基础，形成个解决本课题的完整思路体系。 在掌握了当前评价方法的前提下，方面从局部入手，逐个分析分形理论算法分割图像区域与标准参考图像区域的关系，从细节上评价分割图像的质量方面从全局入手充分利用评价过程牵涉到的每幅图像的所有信息，从全局整体上评价分个结果图像的质量，再而创新出其他更加有效而且快速的评价方法，并掌握本次课题的精髓所在......”。

6、“.....使其更加快速高效，并与指导老师进行交流，对自己在本次课题中存在的些问题认真听取老师的更多建议和意见，形成出版社李水根等分形北京高等教育出版社刘代俊分形在化学工业中的应用北京北京工业出版社计算机每周至少见面次无主要参考书目资料主要仪器设备及材料论文设计过程中教师的指导安排对计划的说明二〇〇年六月七日星期西安邮电学院毕业设计论文开题报告自动化学院自动化专业级班课题名称基于多重分形理论的图像分割学生姓名学号指导教师报告日期二〇〇年六月七日星期二〇〇年六月七日星期本课题所涉及的问题及应用现状综述涉及问题多重分形是非线性科学研究中十分活跃的个新分支，它作为分形几何领域的个主要发展方向，现在已被广泛应用于各个学科领域。 特别是它在图像处理方面潜在的理论和应用价值，使得多重分形理论在图像处理中的应用成为许多科学工作者的研究课题。 多重分形是描述信号奇异性结构的有效数学工具......”。

7、“..... 它从全局来描述奇异几率分布的形式，或者说它是用个谱函数来描述分形体不同层次的生长特征，从系统的局部出发来研究其最终的整体特征。 图像分割是许多图像和视频及计算机视觉等领域的重要处理技术。 目前已提出众多分割算法，但评估算法是否优于其它算法是个困难问题，常需反复试验。 图像分割作为图像技术领域的个经典难题，自上世纪七十年代以来吸引了众多研究人员的研究热情并为之付出了巨大努力，提出了很多图像分割算法。 这些分割算法分割性能的优劣，是用相关图像分割质量测度来进行评价的。 但由于对算法分割是否成功的客观判定标准至今未得到解决，因此图像分割算法分割质量得评价成为项颇具研究意义的课题在图像处理领域，分形理论已经相继有了大量的应用报道。 特别是用分形维数来刻画图像纹理的作法己经非常流行。 世纪年代以来，分形渗透到了图像处理等信息科学的各个分支......”。

8、“..... 利用分形的分析方法，人们可以采用各种不同的特征参数，包括分形特征和非分形特征参数，来分析图像的特征。 例如从遥感图像中分类出各种农作物森林资源矿产资源等等，并进步判断其产量或蕴藏量根据医学光图像断层分析各种病变邮政系统中的信函自动分拣等等。 因此，可以认为把图像进行区别分类就是图像识别。 国内的分形研究已经取得了定的研究成果，但在多重分形的理论研究以及应用方面还有所欠缺，还需要更多的学者付诸于更多的努力，希望更多的学者加入区域法般不做单独使用，而是和其他方法共同使用。 本章小结本章主要对图像分割的概念进行定的陈述，对图像分割的常用方法进行分析和总结基于多重分形的图像分割基于多重分形的图像预处理图像处理的基础是数学，实际就是将图像转换成个数字矩阵存放在计算机中，并采用定的算法对其进行处理。 图像处理最关键的步骤就是各种算法的设计与实现......”。

9、“.....图像处理技术已经得到了重视，并取得了较大的成就。 比较重要的处理技术如图像去噪边缘提取等。 图像去噪图像去噪是图像复原的种，其最终目的是改善给定的图像质量，解决实际图像由于噪声干扰而导致的图像质量下降问题。 通过去噪技术可以有效地提高图像质量，增大信噪比，更好地体现原来图像所携带的信息，作为种重要的预处理手段为后续的数字图像处理奠定良好的基础。 图像滤波有多重方法，其中包括线性滤波方法和非线性滤波方法。 线性滤波方法的最大优点是算法简单且速度较快，缺点是容易造成边缘模糊非线性滤波方法能够很好的保存信号的细节。 具体方法有领域均值滤波法，加权平均滤波法，中治疗吧法等。 这里主要介绍基于多重分形的图像去噪方法。 多重分形的主要困难之是对有限长离散数据的多重分形谱估计。 个有效二〇〇年六月七日星期的算法是集合小波分析的多重分形方法，去除不需要的不规则性噪声......”。