「4月10日」

1、上午到真是实现了分形维数的计算。但存在两个问题：一是，计算耗时太长，将一张图片，以不同大小的方块进行分割，实际上就是讲图像的bw的矩阵，进行分割。我使用的是mat2cell（）函数。这个函数需要把每个切割后的矩阵的大小都表示出来，因此，分割的时间就很长。尤其是，我从最开始的2个像素的变长出发，到最后的64个像素的变长。这样切割开后，加上用cellfun（）函数对切割后的每个cell数组进行处理，一共耗时25s左右。仅仅是一张图，就耗时25s，太夸张了。主要的原因，应该是在矩阵的切割，以及计算方面。相当于每次都要索引新的小的矩阵计算，计算量太大，重复度太高了。
2、第二个大问题就是，将计算后的点与坐标画曲线，发现拟合的效果不太好。尤其是，我重新考虑这个想法时，开始怀疑单张图像的自己的分形维数的概念，是否有价值，或者是否适用。另外，在对324张图像进行分析之后，获得了一些参数的全局分析图，由此可以看出，曲面在平滑部分，还是存在问题的。网格划分的不够细，导致趋势看的不是很明显。块与块之间的过渡，过于生硬了。
3、从明天起，需要认真的该论文了。要争取两天之内改出来，发给老板看。另外，明天的一个重要任务就是写PPT和专利。因为刚刚搞出这个新的算法，又可以写专利了。一个是基于watershed算法和空间自相关性分析的全局分析方法，一个是全面分析单张或者比较的包含图论的最小二乘树的方法。起码可以写两个了。这么一来，从明天开始，到周末，三天时间，主要的工作有三项：一，改论文；二，写PPT；三，写专利。另外，在程序实现方面，还需要考虑，如何能高效计算分形维数，这个肯定是有价值的。另外，在平滑曲线曲面方面，可以考虑将每张原图切割成为四张小图进行分析处理。