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Fractal modelling and analysis of flow-field images

机译：流场图像的分形建模与分析

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We introduce stochastic models for flow fields with parameters that dictate the scale-dependent (self-similar) character of the field and control the balance between its rotational vs compressive behaviour. The development of our models is motivated by the availability of imaging modalities that measure flow vector fields (flow-sensitive MRI and Doppler ultrasound). To study such data, we formulate estimators of the model parameters, and use them to quantify the Hurst exponent and directional properties of synthetic and real-world flow fields (measured by means of phase-contrast MRI) in 3D.
机译：我们介绍了具有参数的流场随机模型，这些参数决定了场的比例依赖（自相似）特性，并控制了场的旋转行为与压缩行为之间的平衡。我们的模型的开发是由可测量流量矢量场（流量敏感的MRI和多普勒超声）的成像模式推动的。为了研究此类数据，我们制定了模型参数的估计量，并使用它们来量化3D中合成流场和实际流场的Hurst指数和方向特性（通过相差MRI测量）。

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