Tìm hiểu phương pháp sinh ảnh bằng fractal

[Hweolere]

Download miễn phí Đồ án Tìm hiểu phương pháp sinh ảnh bằng fractal

MỤC LỤC

NỘI DUNG TRANG

LỜI CẢM ƠN 4

LỜI NÓI ĐẦU 5

CHƯƠNG 1. TÌM HIỂU VỀ FRACTAL 9

1.1. Sự hình thành và phát triển của Fractal 10

1.2. Các ứng dụng tổng quát của hình học Fractal 11

1.3. Các kiến thức toán học cơ bản 13

1.3.1. Không gian Metric 13

1.3.2. Không gian Hausdorff(H(X),h) 15

1.3.3. Ánh xạ co 17

1.3.4. Định lý cắt dán (COLLAGE) 17

1.4. Số chiều Fractal 19

1.5. Các hệ hàm lặp IFS (ITERATED FUNCTION SYSTEM) 19

1.6. Đặc trưng phổ biến của hình học Fractal 20

1.6.1. Tự đồng dạng 20

1.6.2.Thứ nguyên phân số 20

CHƯƠNG 2. MỘT SỐ ĐƯỜNG FRACTAL CƠ BẢN 21

2.1. Họ đường Vonckock 22

2.1.1. Đường hoa tuyết VoncKock – Nowflake 22

2.1.2. Đường VoncKock – Gosper 23

2.1.3. Đường VoncKock bậc hai 3-đoạn 25

2.2. Họ đường Peano 26

 2.2.1. Đường Peano nguyên thủy 26

 2.2.2. Đường Peano cải tiến 27

 2.2.3. Tam giác Cesaro 28

2.3. Đường Sierpinski 29

2.4. Cây Fractal 30

 2.4.1. Các cây thực tế 30

 2.4.2. Biểu diễn toán học của cây 30

2.5. Hệ thống hàm lặp(IFS) 32

 2.5.1. Các phép biến đổi Affine trong không gian R2 32

 2.5.2. IFS của các phép biến đổi Affine trong không gian R2 33

 2.5.3. Giải thuật lặp ngẫu nhiên 33

2.6. Tập Mandelbrot 35

 2.6.1. Đặt vấn đề 35

 2.6.2. Công thức toán học 36

 2.6.3. Xây dựng thuật toán 36

2.7. Tập Julia 38

 2.7.1. Đặt vấn đề 38

 2.7.2. Công thức toán học 38

 2.7.3. Xây dựng thuật toán 39

2.8. Họ các đường cong Phonix 40

2.9. Kết luận 42

CHƯƠNG 3. CHƯƠNG TRÌNH CÀI ĐẶT THỬ 44

3.1. Kết quả cài đặt 45

 3.1.1. Giao diện chính của chương trình 45

 3.1.2. Kết quả một số đường và mặt cài đặt 45

3.2. Hạn chế 46

TÀI LIỆU THAM KHẢO 47

 

 

 

 

 

 


http://cloud.liketly.com/flash/edoc/web-viewer.html?file=jh2i1fkjb33wa7b577g9lou48iyvfkz6-demo-2016-01-14-do_an_tim_hieu_phuong_phap_sinh_anh_bang_fractal_CCG9OS3g5E.png /tai-lieu/do-an-tim-hieu-phuong-phap-sinh-anh-bang-fractal-87422/

Để tải tài liệu này, vui lòng Trả lời bài viết, Mods sẽ gửi Link download cho bạn ngay qua hòm tin nhắn.

Ketnooi -

You must be registered for see links

Ai cần tài liệu gì mà không tìm thấy ở Ketnooi, đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí

Tóm tắt nội dung tài liệu:

(kích thước dữ liệu nén giảm so với ban đầu ít nhất hàng trăm lần), phương pháp nén mất thông tin là bắt buộc. Tuy nhiên một vấn đề đặt ra là làm thế nào có được một phương pháp nén kết hợp cả tính hiệu quả về tỷ lệ nén lẫn chất lượng ảnh so với ảnh ban đầu? Phương pháp nén ảnh phân hình được áp dụng gần đây bởi Iterated System đáp ứng được yêu cầu này.
Kết quả nén cho bởi quá trình này rất cao, có thể đạt tỷ lệ 10000: 1 hay cao hơn. Một ứng dụng thương mại cụ thể của kỹ thuật nén phân hình là bộ bách khoa toàn thư multimedia với tên gọi “Microsoft Encarta” được đưa ra vào tháng 12/1992. Bộ bách khoa này bao gồm hơn 7 giờ âm thanh, 100 hoạt cảnh, 800 bản đồ màu cùng với 7000 ảnh chụp cây cối, hoa quả, con người, phong cảnh, động vật, Tất cả được mã hoá dưới dạng các dữ liệu fractal và chỉ chiếm xấp xỉ 600Mb trên một đĩa compact.
□ ỨNG DỤNG TRONG KHOA HỌC CƠ BẢN:
Có thể nói cùng với lý thuyết topo, hình học phân hình Fractal đã cung cấp cho khoa học một công cụ khảo sát tự nhiên vô cùng mạnh mẽ như đã trình bày trong phần I.1, vật lý học và toán học thế kỷ XX đối đầu với sự xuất hiện của tính hỗn độn trong nhiều quá trình có tính quy luật của tự nhiên. Từ sự đối đầu đó, trong những thập niên tiếp theo đã hình thành một lý thuyết mới chuyên nghiên cứu về các hệ phi tuyến, gọi là lý thuyết hỗn độn. Sự khảo sát các bài toán phi tuyến đòi hỏi rất nhiều công sức trong việc tính toán và thể hiện các quan sát một cách trực quan, do đó sự phát triển của lý thuyết này bị hạn chế rất nhiều. Chỉ gần đây với sự ra đời của lý thuyết fractal và sự hỗ trợ đắt lực của máy tình, các nghiên cứu chi tiết về sự hỗn độn mới được đẩy mạnh. Vai trò của hình học phân hình trong lĩnh vực này thể hiện một cách trực quan các cư xử kỳ dị của các tiến trình được khảo sát, qua đó tìm ra được các đặc trưng hay các cấu trúc tương tự nhau trong các ngành khoa học khác nhau. Hình học phân hình đã được áp dụng vào nghiên cứu lý thuyết từ tính, lý thuyết các phức chất trong hoá học, lý thuyết tái định chuẩn và phương trình Yang & Lee của vật lý, các nghiệm của các hệ phương trình phi tuyến được giải dựa trên phương pháp xấp xỉ liên tiếp của Newton trong giải tích số, Các kết quả thu được giữ vai trò rất quan trọng trong các lĩnh vực tương ứng.
CÁC KIẾN THỨC TOÁN HỌC CƠ BẢN
Không gian Metric :
a,Không gian
Định nghĩa 1:
Không gian X là một tập mà các điểm của không gian là các phần tử của tập đó.
Định nghĩa 2: (không gian Metric) :
Không gian (X, d) là một không gian metric nếu hàm d:XxX®R thoả mãn các điều kiện sau với d là khoảng cách giữa 2 điểm x, yÎX:
* d (x, y) = d (y, x) " x, y Î X
* 0 < d (x, y) < ¥ "x, y Î X, x ¹ y
* d (x, x) = 0 "x Î X
* d (x, y) £d (x, z) + d (z, y) "x, y, z Î X
hàm d được gọi là metric .
Định nghĩa 3:
Hai metric d1 và d2 được gọi là tương đương trên X nếu tồn tại các hằng số 0 c1d1(x, y)£d2 (x, y)£c2 d1 (x, y) "(x, y)ÎX´X
Định nghĩa 4:
Hai không gian Metric (X1, d1) và ( X2, d2 ) là tương đương nếu tồn tại hàm h : X1®X2 là song ánh sao cho metric 1 trên X1 được định nghĩa bởi công thức:
1(x, y) = d2(h(x), h(y)) " (x, y)ÎX1
là tương đương với d1.
Định nghĩa 5:
Hàm f:X1®X2 từ không gian metric (X1, d1) và không gian metric (X2, d2) là hàm liên tục nếu với mỗi e >0 và xÎX1 $d>0 sao cho:
d1(x, y) b) Dãy Cauchy, tập đóng, không gian metric đầy đủ:
Định nghĩa 1:
Dãy {xn}n¥=1 các điểm trên không gian metric (X, d) được gọi là dãy Cauchy nếu "e>0, $N là số tự nhiên sao cho:
d(xn, xm) N
Định nghĩa 2:
Dãy {xn}n¥=1 các điểm của không gian metric (X, d) được gọi là hội tụ tới điểm xÎX nếu với mọi e>0, $N là số tự nhiên sao cho:
d(xn, x) < e, "n x được gọi là giới hạn của dãy và: x = limn®¥ xn
Định lý:
Nếu dãy {xn}n¥=1 trong không gian metric (X, d) hội tụ tới điểm xÎX thì dãy {xn}n¥=1 là dãy Cauchy.
Định nghĩa 3:
Không gian metric (X, d) là đầy đủ nếu mọi dãy Cauchy {xn}n¥=1 trong X có giới hạn xÎX.
Ví dụ: các không gian sau là không gian metric đầy đủ:
(R, d) (R2, d), với d là metric Ơclit.
Định nghĩa 4:
SÌX là tập con của không gian metric. Điểm xÎX là điểm giới hạn của S nếu tồn tại dãy {xn}n¥=1 các điểm xnÎS\{x} sao cho: Limn®¥xn=x
Định nghĩa 5:
SÌX là tập con của không gian metric (X, d). Bao đóng của S (ký hiệu:`S) được định nghĩa như sau:
`S= S È{các điểm giới hạn của S}
S là tập đóng nếu nó chứa mọi điểm giới hạn của nó : S=`S
Ví dụ: S = {x=1/n; n=1, 2, ...} là tập đóng trên ([0, 1], d), d là metric Ơcơlit.
c) Tập compact, tập giới nội , tập mở
Định nghĩa 1:
SÌX là tập con của không gian metric (X, d). Tập S là compact nếu mọi dãy vô hạn {xn}n¥=1 trong S đều chứa dãy con hội tụ trong S.
Định nghĩa 2:
SÌX là tập con của không gian metric (X, d). S là tập giới nội nếu tồn tại điểm aÎX và số R>0 sao cho:
d(a, x) Định nghĩa 3:
SÌX là tập con của không gian metric (X, d). S là giới nội toàn phần nếu với mỗi e>0 tồn tại tập hữu hạn các điểm {y1, y2, ..., yn}ÌS sao cho khi xÎS thì
d(x, yi) < e với yÎ{ y1, y2, ..., yn}
Định lý:
(X, d) là không gian metric đầy đủ SÌX. S là tập compact và đầy đủ nếu nó đóng và giới nội toàn phần .
Định nghĩa 4:
SÌX là tập con của không gian metric (X, d). S được gọi là tập mở nếu với mỗi sÎS $e>0 sao cho B(x, e)={yÎX:d(x, y)£e}ÌS.
1.3.2. Không gian Hausdorff (H(X), h):
Phần này trình bày một số khái niệm về không gian Hausdorff là cơ sở để xây dựng fractal.
Định nghĩa 1:
(X, d) là không gian metric đầy đủ. Ký hiệu H(X) là tập các tập con compact của X.
Định nghĩa 2:
(X, d) là không gian metric đầy đủ , xÎX và BÎH(X). Khi đó khoảng cách từ điểm x tới tập B được xác định như sau:
d(x, B)=Min{d(x, y):yÎB}.
Định nghĩa 3:
(X, d) là không gian metric đầy đủ A, BÎH(X) khi đó khoảng cách từ tập A tới tập B được xác định như sau:
d(A, B)=Max{d(x, B):xÎA}.
Định nghĩa 4:
(X, d) là không gian metric đầy đủ. Khoảng cách Hausdorff giữa các điểm A, BÎH(X) được xác định như sau:
h(A, B) = d(A, B)Úd(B, A)
Định nghĩa 5:
SÌX và G>0 thì S+G= {yÎX : d(x, y) £ G với xÎS}. Ta gọi S+G được gọi là dao động của S bởi hình cầu bán kính G.
Bổ đề 1:
Cho A, B Î H(X), (X, d) là không gian metric, e>0. Khi đó ta có khẳng định: h(A, B)£e Û AÌ B+e và BÌA+e.
Bổ đề 2: (bổ đề mở rộng)
(X, d) là không gian metric, {An : n = 1, 2, .., ¥} là dãy Cauchy, các điểm trong (H(X), h), {nj}j¥=1 là dãy vô hạn các số nguyên 0 Giả sử có dãy Cauchy {xnj Î Anj ; j=1, 2, ...} trong (X, d) thì tồn tại dãy Cauchy {xnÎAn ; n³1} sao cho
nj = xnj "j = 1, 2, 3, ...
Định lý: (Về tính đầy đủ của không gian fractal)
(X, d) là không gian metric đầy đủ thì (H(X), h) cũng là không gian metric đầy đủ. Hơn nữa nếu {AnÎH(X)}n¥=1 là dãy Cauchy thì A= limn®¥ An ÎH(X).
Có thể mô tả giới hạn của dãy như sau:
A= {xÎX : {xn Î An } là dãy Cauchy hội tụ đến x}
Định lý :
(X, d) là không gian metric, {xn} là dãy Cauchy hội tụ tới xÎX (limn®¥d(x, xn)=0). nếu hàm f : X ® X liên tục thì limn®¥ f(xn)=f(x).
1.3.3. Ánh xạ co
Định nghĩa 1:
Biến đổi f:X®X trên không gian metric (X, d) được gọi là co hay ánh xạ co nếu tồn tại hằng số 0£s<1 sao cho:
d(f(x), f(y)) £ s.d(x, y) "x, yÎX.
Khi đó s được gọi là hệ số co của f.
Định lý: (định lý ánh xạ co)
f:X®X là ánh xạ co trên không gian metric đầy đủ (X, d). Thì f có điểm cố định duy nhất xfÎX, "xÎX dãy {fon(x) : n=0, 1, 2, ...} hội tụ tới xf tức là:
limn®¥ fon (x) = xf đối với mỗi xÎ X .
Bổ đề 1:
Cho không gian metric (X, d) và ánh xạ w từ X lên chính nó. Nếu w:X®X là ánh xạ co trên (X, d) thì w liên tục.
Bổ đề 2:
w:X®X là ánh xạ liên tục trên không gian metric (X, d) thì w là ánh xạ từ H(X) vào H(X).
Bổ đề 3:
w:X®X là ánh xạ co trên không gian metric (X, d) với hệ số co s. Ta xác định biến đổi w:H(X)®H(X) như sau:
w(B) = {w(x): xÎB} " BÎH(X).
Khi đó w là ánh xạ co trên (H(X), h(d)) với hệ số co s.
Bổ đề 4:
Cho (X, d) là không gian metric.Nếu h là metric hausdorff thì
h(BÈC, DÈE) £ h(B, D)Ú h(C, E) "B, C, D, EÎH(X)
Bổ đề 5:
(X, d) là không gian metric, {wn:n=1, 2, .., N} là các ánh xạ co trên (H(X), h) với hệ số co tương ứng của wn là sn. Ánh xạ W:H(X)®H(X) được xác định bởi:
với mỗi BÎ H(X) thì W là ánh xạ co với hệ số co s=Max{sn:n=1, 2, .., N}.
1.3.4. Định lý cắt dán (COLLAGE)
Định nghĩa 1:
Cho (X, d) là không gian metric, biến đổi w0:H(X)®H(X) được xác định w0(B)=C với mọi BÎH(X). Thì w0 được gọi là ...