В работе описываются новые признаки цифровых изображений, получаемые на основе разработанной фрактальной модели. Исходя из того, что любое изображение можно рассматривать как мультифрактал, целесообразно характеризовать его фрактальными признаками. Так как основным свойством фракталов является внутреннее самоподобие, то система новых признаков изображений основывается на распределении самоподобия. В работе приводится алгоритм вычисления характера распределения самоподобия, показывающего степень схожести отельных участков изображения. Также приведен алгоритм вычисления характерных участков, которые представляют собой блоки изображения наиболее точно подобные всему изображению по некоторым признакам. В статье описаны проведенные исследования и их результаты, согласно которым предлагаемые признаки являются классифицирующими и их можно использовать для решения задач классификации изображений.

In operation the new signs of the digital images received on the basis of developed fractal model are described. Recognizing that any image it is possible to consider as a multifractal, it is expedient to characterize it fractal signs. As the main property of fractals is internal self-similarity, the system of new signs of images is based on self-similarity distribution. The algorithm of computation of nature of distribution of the self-similarity showing a level of similarity of hotel sections of the image is given in operation. The algorithm of computation of characteristic sections which represent units of the image most precisely similar to all image on some signs is also given. In article the carried-out researches and their results according to which, offered signs are classifying are described and they can be used for the solution of tasks of classification of images.