1.一种基于三角形覆盖的图像三维分形维数计算方法，其特征在于：计算图像三维分形维数时，采用优化差分盒维法；

所述优化差分盒维法，用上下平面为三角形的三棱柱模块代替长方体模块对边长为2的整数次幂的正方形图像的三维灰度空间进行覆盖，并计算其分形维数；

所述优化差分盒维法修改了三角形盒子的高度参数h、修改了图像盒子数nr、对边长为非2整数幂图像进行了裁剪；

具体实现包括以下步骤：

步骤1：将大小为M×M的图像平面分割成有限个大小为s×s的正方形，其中s为整数，M×M表示三维空间中的平面坐标(x,y)且M/2≥s>1；在这个正方形中，用三角形模块与其相乘，用三棱柱的方式对图像的三维空间进行划分；三棱柱的高h为：h＝G×s/M (1)

其中，G为图像的灰度等级256；

在平面模块中像素灰度的最大值和最小值分别落在第l个和第k个盒子，覆盖这个平面坐标需要l‑k+1个盒子，从而计算平面(i,j)图像中需要盒子nr为：nr(i,j)＝l‑k+1 (2)

故在尺度r下图像盒子数Nr为：

步骤2：重复上述步骤1，获得一组不同尺度r下的测度Nr，并对log(1/r)和log(Nr)这一组数据进行最小二乘法拟合计算出基于三角形覆盖的图像分形维数D为：步骤2：修改三角形盒子的高度参数h、修改图像盒子数Nr、对边长为非2整数幂图像进行裁剪；

所述修改三角形盒子的高度参数h，是计算出整幅图像中灰度的最大值Gmax和最小值Gmin，从而获得整幅图像的灰度等级差G'为：G'＝Gmax‑Gmin+1     (5)

修改三角形盒子的高度参数h'为：

h'＝G's/M (6)

所述修改图像盒子数nr，当计算nr时，若盒子中最大灰度值Imax等于最小灰度值Imin，且Imin不等于0时，计nr为1；当Imax等于Imin，而且都等于0时，计nr为0，即：所述对边长为非2整数幂图像进行裁剪，假设原图像大小为M×N，且M≤N；当图像边长M不为2的整数幂时，此时计算小于边长M且最接近2的整数幂的最大限度的边长L，令图像边长为L：n

L＝2                  (8)其中，L≤M且为最大的2的整数幂，裁剪后图像大小为L×L而且能够被2的整数幂整除，此时能够计算出当前大小下图像的Nr0。