Matlab calcula la rugosidad característica de la secuencia de imágenes térmicas

La rugosidad característica Ra es una medida de la rugosidad. La fórmula es la siguiente.

Entre ellos, k es la intersección del eje vertical en el eje de coordenadas logarítmicas doble y D es la dimensión fractal. Ra considera los efectos de la dimensión fractal D y el factor de escala k al mismo tiempo, lo que puede caracterizar de manera única la rugosidad del campo de temperatura de la imagen térmica. Cuando la distribución de temperatura del campo de temperatura de la imagen térmica es más suave, el Ra es menor, y cuando la distribución del campo de temperatura es más irregular, el Ra es mayor.

1. Introducción de documentos y datos.

Hay 55 datos de imágenes térmicas en formato mate en la carpeta.

Cada archivo mat contiene una variable juzhen de 200 * 300.

2. Ejecute el programa y los resultados son los siguientes.

Rugosidad de la característica de dimensión fractal

3. Parte del código fuente.

clc 
clear all

%%%%%%%%找到图片序列的最大值、最小值%%%%%%%%%%%%%%
%读取照片名
fid_file=fopen('E:\实用程序\热像\东北大学\k2-1-处理\k2-1-mat\k2-1-matname.txt');

%读新图像文件名
   
    %图像裁剪
    %picture=temp_picture;
    picture=temp_picture;
    %将差图像保存出来
    pic{k}= picture;
    
    %找每幅图像的最大值和最小值
%%%%%%%%%计算每张差图像的分形维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:(k-1)
   photo=pic{i};
   %求图像大小
   [M N]=size(photo);
      %求最大灰度级G
   G=max_value-min_value;
   %确定不同子块长度L
   %拟合结果及相关系数
   %计算特征粗糙度
  %分形维数，相关系数，特征粗糙度
D=D'
R=R'
Ra=Ra'