如何使用MATLAB计算二维图像的分形维数？请结合相关步骤给出示例代码。

在MATLAB中计算二维图像的分形维数，可以按照以下步骤进行：

参考资源链接：[MATLAB实现二维图像分形维数计算](https://wenku.csdn.net/doc/6412b701be7fbd1778d48bee?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，读取并处理图像，将其转换为灰度图像：

img = imread('image.png');
gray_img = rgb2gray(img); % 如果图像是彩色的

接下来，对灰度图像应用Gabor滤波进行小波变换，增强图像特征：

filter_freq = 0.05;
filter_dir = 0;
filter_size = 30;
gabor_img = gaborfilter(gray_img, filter_freq, filter_dir, filter_size);

然后，使用快速傅里叶变换（FFT）将图像转换到频域：

fft_img = fft2(double(gabor_img));
fft_shift = fftshift(fft_img);

计算图像的灰度直方图，并进行归一化处理：

edges = 0:255;
[histogram, x] = imhist(gabor_img);
histogram = histogram / numel(gabor_img);

通过边缘检测进一步处理图像：

bw_img = edge(gabor_img, 'canny');

将图像二值化，以便分析：

bw_img = im2bw(gabor_img, graythresh(gabor_img));

最后，根据Box-Counting法或Hausdorff维数法计算分形维数。以Box-Counting法为例，这通常涉及到在不同尺度下计算图像覆盖的盒子数量：

% Box-Counting法的简化示例代码，具体实现可能更为复杂
scales = logspace(0, log10(sqrt(numel(gabor_img))), 10); % 不同尺度
box_counts = zeros(size(scales));
for i = 1:length(scales)
    box_size = scales(i);
    % 计算不同尺度下的盒子覆盖数量
    % ...
end
% 对尺度和盒子覆盖数量进行回归分析，拟合直线的斜率即为分形维数
% ...

这个过程涉及多个步骤和图像处理技术的综合应用，对于理解图像的自相似结构和复杂性非常重要。建议详细阅读《MATLAB实现二维图像分形维数计算》来获取更全面的理解和操作指导。

参考资源链接：[MATLAB实现二维图像分形维数计算](https://wenku.csdn.net/doc/6412b701be7fbd1778d48bee?spm=1055.2569.3001.10343)