计算二值图像的分形特征维度小工具

分形维度（FD）图像通过将原始CT图像中的每个像素视为从其7x7邻居估计的单个分形维度而生成。FD生成的图像显着增强了组织纹理，使内部细微结构更加明显，有助于医生更准确地描绘出肿瘤边界，特别是在周围正常组织中。此外，对感兴趣的肿瘤区域进行的平均分形维度分析还能够指示肿瘤的侵袭程度。详细信息可参考OS Al-Kadi和D. Watson的研究《侵袭性和非侵袭性肺肿瘤CE CT图像的纹理分析》，发表于IEEE生物医学工程期刊，卷55，第1822-1830页，2008年。

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Matlab实用小工具100款，包括绘图、计算和三维显示等功能，方便用户直接应用。

该工具包包含三个主要函数： ap_finder.m: 确定二进制图像中粒子簇的面积和周长，并将结果存储在独立数组中。此函数主要用于创建分形粒子聚集体的面积-周长图。需要注意的是，周长是通过将每个方向上的簇扩展一个像素来确定的，而不是使用MATLAB默认程序。 conn_finder.m: 确定图像连接组件（即簇）的几个几何特征，例如平均簇面积、每个簇的质心坐标、每个簇的回转半径以及相关长度图像。 D_finder.m: 使用缩放/框计数方法计算图像中每个簇的Hausdorff分形维数。该方法包含简短的数学注释。

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