基于分形与迭代的图象特征表示的任务书任务描述：分形与迭代是一种用于图像特征表示和识别的有效方法。本任务的目的是利用这两种方法来对给定的图像进行特征提取和表示。具体来说，本任务要求完成以下任务：1.研究分形和迭代的基本原理，了解它们在图像处理中的应用。2.选择一种或多种分形和迭代算法，实现图像特征提取和表示的功能。3.对给定的数据集进行测试，并分析算法的性能和效果。4.对算法进行优化和改进，以进一步提高识别准确率和速度。5.撰写一份详细的报告，包括任务目标、方法、实验结果和结论。任务要求：1.使用Python或Matlab等编程语言，实现算法功能。2.选择至少一个公开数据集进行测试和分析。3.优化算法，尽可能提高分类准确率和速度。4.书面报告应有较高的学术水平，要求具有一定的研究价值。5.报告格式应规范整齐，参考文献应准确并符合规范要求。参考文献：1.Zhao,J.,Wang,L.,Zhang,D.,&Zhang,Z.(2012).Afractal-basedapproachtoimageclassification.InternationalJournalofRemoteSensing,33(4),1100-1112.2.Cai,L.,Xu,X.,Zhu,X.,&Wu,J.(2016).Imageclassificationbasedonfractalfeaturesusingadeepconvolutionalneuralnetwork.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,54(12),7222-7235.3.Ziyang,X.,Shekhar,R.,&Jain,A.K.(2012).Fractaldimensionbasedfeaturesforimprovedtextureclassification.PatternRecognition,45(10),3643-3651.