TELKOM NIKA , Vol. 11, No. 9, September 20 13, pp.  5126 ~51 3 2   ISSN: 2302-4 046           5126      Re cei v ed  Jan uary 29, 201 3 ;  Revi sed  Ju n e  4, 2013; Accepte d  Ju ne  17, 2013   The Blanket Fractal Dimensio n based  on the Directed  Pattern Plate         Wang Yan*,  Cui Ze y a Shen ya n g  Lig o ng Un ivisit y, N o .6, nan pin g  cent er Ro ad, Hu nna n Ne w  D i strict, Shen yan g   110 15 9   Lia oni ng, P.R.Chin a, T e l: + 8 6 - 24-2 468 62 18, F a x:+ 86- 24-2 4 686 22 0   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l w y 2 2 2 8 @so hu.com 515 04 34@ qq.com       A b st r a ct     Bla n ket fracta l di me nsio n is  a kind of fr actal  di mens io n, w h ich is u s ually  use d  in  image   process i ng, an d oesn' t have  a  d i rect io n. T h i s  pa per w i l l   pro pose  to i n trod u c e the  dir e ctio n  of p i xel   into the  calcul atio n of the Bla n ket fra c tal  di me nsio n,  and us e it to detect the   ed g e  of imag e. This al gorith m   w ill  calcul ate th n e w  bla n ket frac tal d i mens ion  o f  the i m age  at f i rst, and  the n  d e tect the  ed ge  w i th the  meth o d   of the ed ge se gmentati on a l g o rith m bas ed  on the tra d itio nal Bl ank et fracta l di me nsi on.  After this, it w i l l   eli m i nate a p a r t  of pixels bas e d  on the IFS and Co lla ge  The o re m. Experi m ents w ill show  that this alg o rith is abl e to ov er come the  issu e of do ub le-b o r der   in t he e d ge se g m ent ati on a l gor ith m  b a se o n  traditi o nal   Blank et fractal di me nsio n, and  extract the pr ecision  edg es w i th the different  directi ons.      Ke y w ords : temp let w i th dire ctions, precis io n edg e seg m e n tation, bl ank et fractal dimens i on, fractal         Copy right  ©  2013 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduction  Mandel bo rt used  self-simil arity to descri be  com p licated and inexa c t figure s , an d pointed   out the fra c tal  geomet ry. To co ntra st wit h  the  Eu clide an ge ometry,  fractal  geom etry wa s abl e  to   descri be th natural  obj ect  with  com p licated  cha nge s in a  better way. The fracta l dimen s io was  able to  u s e t o  mea s u r e  a nd a nalyze th e texture  and  the o u line  wi th self-simil arity [1]. Pentland  figured  out th e blan ket fra c tal dim e n s io n ba se d  on  Mandel bo rt’s idea.  He g o t the informati on  from the su rf ace of obj ect,  and then det ermi n ed the texture as  sm ooth or ha rsh  [2].  In these ye a r s, a s  the  speed  of co m put ing imp r o v ed, the fra c tal theory d e v eloped   widely. Many  edge extra c t i on algo rithm s  with t he fra c tal theo ry came out. Lili  Jian g used t h e   differen c e s  b e twee n man - made o b ject  and natu r al b a ckgroun d o n  fractal di m ensi on to det ect  the edge of  man-m ade  o b ject [3]. Mingqin Liu u s e d  blancket fra c tal dimen s ion  to calculate  out  the dimen s io n of pixel, and then detect ed the edge  of  irreg u lar o b ject un der t he ba ckgro u n d  of  man-m ade  o b ject.S.S [4, 5]. Chen  a nd B.B Cha udhu ri poi nted out the   edge  extra c tion  algorith m wit h  the fra c tal t heory [6, 7].  Otherwise, th ere  we re e d g e  extra c tion a l gorithm s b a sed   on the Bro w n  Rand om Fiel d Model, the scale fra c tal, and multi-fractal [8-12].      2. The Classi cal Blanke Fractal dimension   2.1.  The Formula tion of th e Bl anke t Frac ta l Dimension  The blan ket fractal di men s ion assum e the im age a s  its height ha s the direct p r oportio n   with the hill  of grey level. The grey lev e l is   covered by the surfac with the di stance of . The  distan ce  of u p  and d o wn  is the volum e  of the ima ge. Ch angin g  the amo u n t  of is able to   cal c ulate  out  different vol u me. The  dif f eren ce  of the volume s of  the adja c e n t is ma rked a s   () A .Asso ciated u pper  su rface is () u ,the lower surface is () b ,the formul ation is  belo w     11 |( , ) ( , ) 1 | ( , ) m a x { ( ,) 1 , m a x ( ,) } mn i j ui j u i j u m n                                                                                        (1)    11 |( , ) ( , ) 1 | ( , ) m i n { ( ,) 1 , m i x ( ,) } mn i j bi j b i j b m n                                                                                              (2)    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       The Blan ket Fra c tal Dim ensio n ba sed  on the Direct ed Pattern Plate (Wang Ya n)    5127 In the formula t ion  00 (, ) ( , ) (, ) ui j b i j I i j  , (, ) Ii j is the grey level of pixel (, ) ij The form ulation of the volume of image i s  belo w :      ) , ( ) , ( , j i b j i u V j i                                                                                                                   (3)    The form ulation of the image’s  surfa c area:     2 ) ( 1 V V A                                                                                                                                       (4)    Peleg u s e d   Mandlel bort’ s idea to fig u re out the  im age’ s surfa c e  are a  of the  blan ket  fractal dim e si on:    D F A 2 ) (                                                                                                                                         (5)    Above F i s   a  co nsta nt val ue  whi c h i s   related to  the  image, n o t re lated to . D is the   image’ s blan ket fractal dim ensi on. Getting the loga rithm from (5 ):     ) log( ) 2 ( ) log( )) ( log( D F A                                                                                                      (6)    C o un te r  po in t (lo g ( 1 ), l o g ( 1 ) ) A  (log( ), log ( )) A (log( 1 ) , l og ( 1 )) A pro c e s ses the lin bridg e  an d g e t linear  slop e h = 2 D . After that, it is able to get the im age’ s blan ket  fractal   dimen s ion D=2- h   2.2. Analy z in g the Blan ke t Frac tal Dim e nsion    The blan ket fractal dim e n s ion use s  the image’ s grey l e vel to calcul ate the volume, and  finally transf e r the im ag e’s volum e  t o  the ima g e s bla n ket fractal di men s ion. The r efo r e ,   analyzi ng the  pro c ed ure o f  calculating  the image’ volume is be neficial to th e analy z ing t h e   pro c ed ure of cal c ulatin g the dire cted bla n ket fra c tal di mensi on.   As  the u above,  the up per surface  cal c ulate s  fro m  the  iteration . D u r i ng   th is  pr oc e d u r e ,   letting the se ekin g point  (, ) ui j plus 1 a nd cho o sin g  the big gest poi nt am ong the five p o ints of its  4-conn ecte d amount as  th amo unt of t he iteration (, ) ij . When  = 1 , as th e  F i gu r e  be lo w ,  the   maximum is f r om the conv olution of the pattern plate  and the pixel.             Figure 1.   The  Pattern Plate for Cal c ulatin g the  U p pe r  Su r f ace  w h en   1   Figure 2. The  Pattern Plate for Cal c ulatin g the  Upp e r Surfa c e whe n       Whe n   =5, a s  the figure, the  maximum is  from  the co nvolution of the pattern plate  and  the pixel.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 9, September 201 3:  512 6 – 5132   5128 As the analyzing ab ove, durin g the proce dur e of calcul ating the  image’s vol u me by  blan ket fracta l dimen s io n,  becau se  of u s ing  the  pixel  of 4 - conn ect ed  regio n , its volume  ha s t he  same  weig ht for each direction. Thi s  kind of bl an ket fractal dim ensi on is a fractal dim e n s ion  without directi on.    2.3. The Res u lt of Clas sical Blanke Fractal  Edge  Segmenta tion Algorith m  and Analy z ing    Usi ng typical  lena g r ey le vel image a s  sam p le,  3. The Fig u re  is a re sult of u s ing   cla ssi cal bl an ket fra c tal di mensi on to proce s s the ed ge se gmentat ion algo rithm.             Figure 3. The  Result of usi ng Cla s sical  Blanket F r act a l Dimen s io n to Proce s s the  Eedge Segm entation Algo rithm   Figure 4. Wh en  3, the Reg i ons of Adja cent  Pixel under th e Effect are Covered       From  analy z i ng the  Figu re  3, it is cl ear t o  see  th at in t he result of u s ing  cl assi cal  blan ket  fractal dim e n s ion to p r o c e ss th e edg e segmentatio algorith m , the pheno men o n  of double e d ge  is mo re  re ma rka b le. It is b e ca use the  weights of pixe l und er th e ef fect from  ea ch directio n a r same  (a s the  Figure 2 ) a nd the m a jor  regio n s of adj ace n t pixel u nder the effe ct are same,  (as   Figure 4).  Wh en  =3 ,, the re gion of adj acent two pixel  A and B und er the effe ct has 2 5  poi nts.  The re gion of  A under the effect is the red triangl e. The regi on of B under the e ffect is the black  circle. Th e ye llow b a ckg r o und i s  the  re gion fo r both  of A and B u nder the effe ct and it  ha 18  points.   As the an alyzing above, d u r ing the p r o c edure of  cla s sical blan ket f r actal  dimen s ion, the   major regio n  of the adjace n t pixel under the effect  for both two poi nts are  covered. If the region   of the  regi stration of  adj a c ent  pixel i n clude s e dge,  the  re sults of  adja c e n t pix e l A a n d  B a r clo s ed. It is easily hap pen ed the phe no menon of do u b le edg e in such  situation.       3. Directed Blanket Fr actal Dimensio 3.1. The For mula of Dire cted  Blanke t Fractal  Dimension   Putting the di rectio n of pix e l into the p r oc e dure of  calcul ating the  uppe r a nd l o we r is  able to  dire ct  the directio n  to the bla n ket frac tal  dim ensi on. From  the directe d  blan ket fra c t a dimen s ion,  e x amining  wh e t her the  ed ge  is in  the  adja c ent  regi on of  pixel in  one  dire ction i s  a b le  to examine the edge in diff erent di re ctio ns.   The Fig u re 5  belo w  sho w the 12  situati ons  of expan ding the  cal c ulation of u p p e r a n d   lowe r su rfa c e .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       The Blan ket Fra c tal Dim ensio n ba sed  on the Direct ed Pattern Plate (Wang Ya n)    5129     Figure 5.The  12 Situations  of Expanding  the Ca l c ulatio n of Uppe r an d Lower Surf ace        Usi ng the D7 as the examp l e, t he calcula t ion of upper  surfa c e i s :     11 1 ( , ) m a x { ( , ) 1, ( - 1, +1 ) ( +1, + 1 ) } ui j u i j u i j u i j                                                                              (7)    Putting the di rectio n into t he calculatio n of  up per  an d lower  su rfa c e, a s  the fo rmulation  (1), the result will be direct ed blanket fractal dimension.    3.2. Analy z in g the Dire cte d  Blanke t Fr actal Dimen s ion   Defini tion:  In  the  pro c e dure of  cal c ulatin g the  bl an ket   fractal  dime n s ion, th con v olution  template whi c h u s e s  the i t eration o r  th e pre - calculat ed pixel with  different wei ghts is  dire ct ed   pattern plate.   Usi ng th sa me  way in  pa rt 1 to  an alyze the  affecte d  region  in  di recte d   blan ke t fractal   dimen s ion  pi xel, usin g th e num be r 7 i n  Figu re  5,  whe n   =5, get ting the m a ximum fro m  th pattern plate  and pixel con v olution, as F i gure 6.             Figure 6. Wh en  = 5 , getting the Maximum  from the Pattern Plate an d  Pixel Convolution   Figure 7. The  Affected Reg i on of Blanket   Fractal Dimension Pixel      As the  analyzing of affe cte d  re gion  of pi xel in  Figu re  6, the Fig u re   7 sh ows th affected  regio n  of bla n ket fra c tal d i mensi on pix e l A whe n 3 . In Figu re 7,  yellow, re d, and b r o w n   rep r e s ent the  pixel in different x-coordin a tes u nde r th e effect fro m   A. It is clea r to se e that in t he  whol e figure,  the affected region of A is  the regi on inn e r the da she d  triangle.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 9, September 201 3:  512 6 – 5132   5130 4. The Classi cal Blanke Fractal edge  Segmenta tion Algorith m   w i th  Direc t ed Patter n Plate    The ite r ation  functio n  fa mily is a n  i m porta nt the o ry of fractal  geom etry b e ca use it   explain s  the  gene ration  type a nd  cont rols th e im a g i ne g ene ratio n . The  coll ag e theo ry expl ains  the level of self-simil arity of a focus poi n t  in  fractal ge ometry and th e corre s p ondi ng fixed point   This a r ticl e u s e s  affine tra n sformation  as it eration f unctio n  famil y , uses th stand ard  deviation  of  the pixel  an d its  adja c e n t fra c tal di mensi on  after affine  tran sformation  a s  the  evaluation for the pixel similarity.    4.1. Based o n  the Ro ta tio n  of Pixel   In the digital  image, the r are o n ly 8 sit uat ion s  ba se d on the  rota tion of pixel: identity  transfo rm, ce ntral vertical  line doubl e over, cent ral h o rizontal line  double over,  main diagon al   doubl e over, back-diag ona l double ove r , clockwi s e rotation  o 90 , c l ock w is e rotation  o 180 , and   clo c kwi s e rot a tion  o 270 . The  Fi gure  8   1 L - 8 L rep r e s ent s the  8  situations. Am ong th en, the 0 L is  the origin al image.           Figure 8.  8 Situations b a sed on the Rotation of Pixel       4.2. The Cla ssical Blan k e t Fra c tal E dge Se gmen tation Algori t hm  w i th Directed  Patte r Plate    First of all, u s ing di re cted  blanket fract a l dimen s ion  and the ide a  of cla ssi cal  blanket   fractal ed ge  segm entation  algorithm to cal c ulate  out  each pixel of blan ket fracta l dimensi on for  examining  th e imagi ne e d ge, an d then   bases on th di fferent pixel s  in th e e dge,  the pixel f r a c ta in adj acent  region  with  sa me di re ction  expand  in   different  way s Usi ng ite r atio n fun c tion fa mily  and  colla ge t heory a s   ba sic theo ry, the  rotation  after the pixel  pa rallel m o ving  in the affe cted   regio n  as  sp ecific fun c tio n , and the d i vided di ffere nce of the fractal pixel in  associ ated  8   con n e c ted  re gion s after th e rotatio n  pa rallel moving   as the  level  of simila rity, for elimi nating  a   few simila r pi xel. The pixel which i s  eliminated is  de termine d  as the most simil a r to the recent   pixel, and it the dou ble ed ge from the same edg e. The pro c e d u r e  in detail belo w Step 1: pi cki ng u p  the  12  situatio n in  Figur e 3,  or  makin g  the  suitable p a ttern plat e   basi ng dem a nder, calculat ing ea ch dire cted pixel bla n ket fra c tal di mensi on in th e image.   Step 2: analyzing the affe cted regio n  of pixel in cho s e n  pattern plat e.  Step 3: basi ng on de ma nder, d e termi n ing thresh ol d, the pixel whi c h ha s th e fractal  highe r than th is thre shol d in pro c ed ure 1 is rem a rked  as the point  of edge.   Step 4: Rota ting the pixel which is re marked a s  th e edge p o int  and its 8 co nne cted   regio n  a s  the  8 differe nt  ways  of rotat i ng in fi gu re  6. After that, parallel mov i ng them i n to  its  affected regio n .         Cal c ulating  th e nin e  poi nts,  itself a nd 8  c onne cted  poi nts, an d findi ng o u t the diff eren ce   betwe en the s e 9 p o ints a nd its  movin g  pla c e.  Det e rmini ng the   threshold. If t he differen c e  is   lowe r than th e threshold, the pixel sh oul d be red e fine d as no n-e d g e  point.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046       The Blan ket Fra c tal Dim ensio n ba sed  on the Direct ed Pattern Plate (Wang Ya n)    5131 4.3. The Res u lts and Ana l y z ing   Usi ng the  cla ssi cal l ena g r ey level imag e as th e sa m p le,  3 in this  case. Th e Fig u r e 9  and 10 a r e the re sults of  the blan ket fractal  ed ge se gmentation al gorithm fro m  D7 an d D10   in  the Figure 5. Among them,  the red one i s  the  eliminat ed point a c co rding to the st ep 4.            Figure 9.   The  Results of the Blanket F r a c tal  Edge Segme n tation Algorit hm from D7   Figure 10. Th e Re sults of  the Blanket Fractal  Edge Segme n tation Algorit hm from D10       From  co ntra sting the  re sult s of Fi gu re 3   and  9,  it is  cl ear to  see th at the p heno menon  of  doubl e edg e i n  Figu re 9 i s  more  rema rkable than  Fig u re 7  be cau s e Figu re 9 h a s  processe d the   eliminating. T he cove red   p a rt  of affecte d   regi on  of t he bl an ket fractal  dime nsi on a nd  adja c ent  pixel is very small, as Fig u re 11 sho w s. In  the  Figure 7, the affected regio n  of A is marke d  as  red  trian g le,  and B’ s i s  m a rked  a s  bl ack  circle.  Th e  Figure  1 1  pro v es  that   the affected re gio n   in   the 4 adja c e n t conn ecte d  points have  no cove r ed  part after p r o c e ssi ng the  dire cted bla n ket  fractal dim e n s ion. Thi s  is a b le to make t he phe nome n on of doubl e edge  wea k e r         Figure 11. Th e Affected Re gion of Pixel in Figure 7 as     From  cont ra sting the Figu re 9 and  10, i t  is cl ea r to see the differe nce  of the re sult of  examining th e edge in diff erent di re ctio ns. For exa m ple, in the rig h t side of the image, the Fi gure   9 elimin ates   a lot  of ed g e s i n  min u 45°  and   rem a ins the  po sitive 45°,  but i n  the  Figu re  10,  most po sitive 45° is elimi n a t ed and the  negative pa rts are  remai n e d The Fig u re  sho w s all of the 12 p a ttern  plates a r ab le to examine  the edge i n  d i fferent  dire ction s . Since thi s  cal c ulation is b a sed on the  the o ry of fractal  geomet ry, different with o n ly  contrastin g th e g r ey level s   in cl assi cal  e dge  dimen s io n, it is abl e to  expan d th pattern  plate s  in   Figure 6 to more shap es, a nd get more edge s with  co mplicate d  direction s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046   TELKOM NIKA  Vol. 11, No . 9, September 201 3:  512 6 – 5132   5132 5. Conclusio n   This a r ticle  p o ints out that  dire cting the  dire ction of  pixel to the calcul ation of  fractal  dimen s ion  is able to  get  the fra c tal di mensi on  wi th  different a d j a ce nt co nst r uction s of  pi xel.  Usi ng  su ch di recte d  fra c tal  dimen s ion  to  pro c e s s the  extraction  of  edge,  u s in g the difference  of  the fractal di mensi on of the different ed ge point s in the sam e  adja c ent re gion,  and u s ing fra c tal   geomet ry’s th e iteratio n fu nction fa mily and  colla ge  t heory to  elimi nate the p o in ts in the  pixel s   asso ciated af fected region.  From ab ove, this  cal c ulati on is abl e to achi eve these:  (1)  Red u ci ng  the phen ome non of dou ble  edge an d findi ng out the e dge s in different dire ction s (2) T he edg e whi c h is fou n d  out is able t o  pro c e ss the  exact locatin g (3) It is able  to provid more i n form ation of ed g e  to the de eper  usi ng d u ring th e im age   pro c e ssi ng.       Referen ces   [1]  Z eng W e nqu,  W ang  Xian g y a ng. F r actal  the o r y  a nd  its co mputer sim u l a tion.Sh en ya ng: Northe aste r n   Univers i t y   pres s. 2001: 1-5.   [2]  S Peleg. Mult iple res o l u tion  texture an al ysis and class i fication.  IEEE Transactions  on Patter n   Analys is And  Machi ne Intell i genc e . 198 4; 6(4): 518-5 23.   [3]  Jian g L ili, Sh i  Ce, Ya ng  Ha ibo. Artifici al t a r get se gme n tation m e tho d   base d  o n  frac tal featur es.   Journ a l of Z hej ian g  Univ ersity .  2001; 37( 4): 397-4 01.   [4]  Liu Mi ngq in, Z han g Xia ogu a ng.Stud y o n  a pplic at io n of bl anket meth od  defects in the   w e ld e d g e   detectio n Res earch a nd Ap pl icatio n of Mech anic a l . 20 07; 4 ( 2): 33-34.   [5]  Weilin L i , Pan  Fu, Erqin Zha ng. Appl icati o n  of frac tal dimensi ons an d fu zz y  cluster i n g  to tool  w e ar   monitori ng.  T E LKOMNIKA Indon esia n Jour nal  of Electric al  Engin eeri n g . 2 013; 11( 1): 187 -194.   [6]  Cha udh uri BB,  Sarkar N. T e xture se g e me ntation  usin g fra c tal dim ensi on.   IEEE trans. Pattern Anal.   Machi netel l . 19 95; 17(1): 7 2 -7 7.  [7]  Li P engf ei,  Xi n g  L i xin, P a n  Ju n. F r actal Br o w n  r and om fi el d mo del.  J our n a l of  Jil i n Univ ersity.  20 11;   29(2): 15 2-1 5 7 .   [8]  Jun S un, Y an  W ang,  Xi aoh o ng W u Xiao d ong  Z han g, H ong ya n G ao.  A ne w   im age   segme n tatio n   alg o rithm an d i t s applic atio n in lettuce o b ject  segmentati on.   TEL K OMNIKA . 2012; 10( 3): 557-5 63.   [9]  Xu e D o n ghu i, Z hu Yaoti ng, Z hu Gua n g x i. R e s earc h  o n  im age  ed ge d e te ction meth od  b a sed  on sc ale   fractal dime nsi on.  Journ a l of  Hua z h o n g  Un i v ersity . 1996; 2 4 (8): 1-3.   [10]  Z hang H o n g le i ,  Song Jia n sh e, Z hang  Xi an w e i.  A SAR i m age e d g e  d e tection m e tho d  bas ed o n   multifractal.  El ectro Optical a nd Co ntrol . 20 07; 14(5): 8 6 -8 9.  [11]  Ibaa J a mal,  M Usman Akr a m,  Anam T a riq. Reti nal  im age  proc essin g : back g rou n d  and  no i s e   segmentation.  T E LKOMNIKA Indon esi an Jou r nal of Electric al Eng i ne eri n g .  2012; 1 0 (3): 5 37-5 44.   [12]  Hans han  Li, Z h i y o ng L e i. Re search o n  infra r ed  spec ial fac u la vi e w  me as ureme n t metho d  base d  o n   imag e process i ng techn o l o g y TEL K OMNIKA . 2012; 1 0 (6): 1 422- 142 9.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.