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本文首先引入离散分形布朗随机场模型,得到肝脏B超图像的分形维数与变差函数之间的关系。分形维数可以通过计算图像的变差函数并用最小二乘线性回归法来得到,它被选为图像的特征值,做为分类依据。实验表明,正常肝脏与癌变肝脏的B超图像表现出不同的灰度值空间变化特征。采用不同的滞后距离方向对最终的图像分类结果有一定的影响,使用四个方向的平均值的分类精度最高。