1) залежність їх метричних властивостей (довжина, ширина, площа) від масштабу виміру, що виражається параметром, який називається фрактальною розмірністю; 2) самоподібність - здатність збільшеного фрагмента виглядати ідентично вихідному об'єкту. Для реальних об'єктів та їх зображень суворе математичне обчислення фрактальної розмірності не застосовується, натомість використовують різні оціночні методи [3]. Стосовно фрактального аналізу зображень, отриманих з БПЛА, можна використовувати ковзні вікна різних розмірів, що залежать від цільового призначення. Для виділення областей зображень, в яких можуть бути цілі, варто застосовувати методи фрактальної обробки.
Результатом їхньої роботи є бінарне зображення з виділеними ділянками, на яких розташовані антропогенні об'єкти (у даному випадку залізничні об'єкти). Рис. 1. Виділення об'єктів методом фрактальної селекції Фрактальні методи розраховують для кожної точки зображення значення фрактальної розмірності - базового параметра фрактальної геометрії. Результат фрактальної бінаризації цифрового зображення залізничного транспорту, отриманий з низьковисотного малого БПЛА, представлений на рис.1. Слідом за обчисленням фрактальної розмірності для вирішення задачі фрактальної селекції цілей необхідно на бінарному зображенні виявити всі області, де передбачається наявність цих цілей.
Як видно з рис.1, області розташування природних об'єктів мають майже нульову яскравість, а для антропогенних об'єктів яскравість максимальна. Фрактальне бінарне зображення деякого конкретного об'єкта є скупченням точок з максимальною яскравістю, розмір і форма якого відповідає еталонному зображенню даного об'єкта в заданому масштабі знімка. Для виявлення всіх ділянок знімка необхідно його сканувати за допомогою ковзного вікна, розмір якого повинен відповідати розміру об'єкта. ~ 4 ~