基于图像直方图的一维不变矩研究

由于基准图与实测图之间存在灰度变化，基于灰度不变矩的匹配方法不能满足实际匹配的要求。图像灰度变化时，对应的直方图基本形状保持不变，据此定义了基于直方图的一不变矩，并提出基于直方图不变矩的匹配方法，由于直方图不变矩是基于一维矩的定义，运算时间大大减少。     

基于改进直方图不变矩的声呐图像识别方法

针对声呐图像受噪声干扰大，目标边界较模糊的特点，并结合传统直方图不变矩识别图像快速的优点，以及其不考虑灰度空间信息而易造成误识的缺点，将目标的形状阕子加入不变矩特征向量中，提出了一种对亮度和对比度变化不敏感，具有旋转和尺度不变性的改进的直方图不变矩．实验仿真结果表明，该方法能够快速、有效地识别水下目标．     

基于Arimoto熵和Zernike矩的刀具图像亚像素边缘检测

为满足基于机器视觉的刀具尺寸测量系统快速及高精度的要求,提出一种基于直线截距直方图的Arimoto熵和Zernike矩的图像亚像素边缘检测方法.首先,通过高斯滑动窗口获取图像的邻域平均灰度,构造图像的灰度-邻域平均灰度二维直方图,并利用直线截距法将其降为一维直方图;然后,针对得到的直线截距直方图,依据Arimoto熵准则进行阈值分割,并将所得阈值映射回原二维直方图实现目标区域及像素级边缘的提取;最后,由基于Zernike矩的边缘模型对获取的像素级边缘进行重定位,以完成刀具图像亚像素级边缘的提取.通过对刀具图像进行的大量实验,将文中方法与基于Canny的、基于空间矩的、基于灰度矩的以及基于Zernike矩的边缘提取方法进行对比,发现文中方法运行速度更快且提取精度更高.     

基于二维灰度直方图的模糊熵分割方法

传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差，因此提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．此算法根据像素点灰度值和其邻域灰度均值，建立二维灰度直方图，并在对应目标和背景的像限内构造像素点对目标和背影的隶属度函数，从而去除噪声和边缘像素对图像分割的影响．最后通过求模糊熵的极值，得到二维图像分割点．实验结果证明，该方法具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且可以方便地推广到其他一维熵分割中．     

基于二维灰度直方图的最小模糊熵分割方法

本文在一维最大模糊熵分割方法的基础上，根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性，提出了一种新的图像分割隶属度函数，从而得到最小模糊熵分割方法．本文还针对传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差的缺点，提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．本实验结果证明，最小模糊熵分割方法对于某些图像的分割效果要好于最大模糊熵分割效果，而二维分割方法对于绝大多数图像，都具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且方便地推广到其他的一维熵分割方法中。     

灰度直方图规定化实现方法的分析

通过对灰度直方图进行匹配的理论，提出了一个通过二维模型对灰度直方图进行点运算的方法．以达到图像增强的目的。     

基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法及其应用

文章从传统的目标函数聚类方法的思想出发,在基于gλ模糊测度的聚类方法基础上,提出基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法,并给出基于统计特性的权值计算方法;分别利用图像的一维灰度特征与一维灰度直方图加权和二维灰度特征与二维灰度直方图加权,将2种加权的模糊聚类方法应用于图像分割;分别给出带有强高斯白噪声灰度图像和强黑白像素点噪声灰度图像的加权前后分割结果比较。     

图像不变矩的轮廓链快速算法

提出一种将矩定义式中的二维积分简化为一维线积分的方法，得到区域原点矩及不变矩的轮廓链表示式，从而大大减少了区域不变矩特征的计算量，根据轮廓链表达式的符号还可判别其绕行方向，进而将区域的外边缘与内孔洞区分出来；推论所得到的面积轮廓链表示式还能有效地滤除掉场场景中的噪声区域，实验表明种方法得到的不变矩和按照矩定义式直接计算的结果相近，同样具有旋转、比例，平移不变特性。     

基于二维灰度熵及混沌粒子群的图像阈值选取

为了同时考虑直方图的概率信息和类内灰度级的均匀性,提出了基于灰度级-梯度二维直方图的Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取方法.给出了Shannon灰度熵和Tsallis灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,导出了二维Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取公式及其快速递推算法,并利用混沌粒子群算法寻求两种阈值选取方法的最佳阈值.实验结果表明,与基于改进的二维最大熵及粒子群递推的阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像能更准确地反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.     

基于直方图调整的传统民族图案特征分析

利用计算机图形图像技术对中国传统民族艺术图案的特征进行了数值分析。利用直方图均衡化和灰度值五值化方法将原始灰度图像进行灰度分布调整,形成具有更加清晰灰度差异的新灰度图像;利用图像分析与处理中的几何不变矩方法,计算新灰度图像的12个几何不变矩,作为其特征向量;利用聚类分析中的k一均值聚类方法对其进行分类。通过具体算例,可以看出该方法原理简单、实现容易,得到了较好的分析结果,为传统民族艺术图案的计算机分析与处理提供了参考。     

一种新的RSTC不变矩图像特征点匹配

研究了图像特征点的匹配，针对单纯依靠灰度度量会出现多峰值，匹配不可靠、不准确的问题，本文提出了一种新的匹配方法。该方法首先用改进的SUSAN算法找到角点，然后构造一种新的RSTC不变矩来描述角点特征，并用RSTC不变特征量作为匹配相似度的度量，再结合RANSAC鲁棒估计以及外极线约束进行引导匹配，可以获得比较好的匹配结果。实验结果证明了该方法的有效性。     

采用不变矩图像匹配与直方图的仪表识别算法

为了解决当前仪表识别算法在机床仪表状态信号多变、实时性强的环境下状态识别错误的不足,设计一种基于不变矩图像匹配与直方图的在线仪表识别算法.首先,基于不变矩特征,通过图像的重心坐标获取其中心不变矩,设计图像匹配算子,并根据仪表灯的匹配度量值定位当前状态信号位置.然后,根据定位到的信号中心点坐标,提取出状态信号外接最小矩形.最后,依据信号灯颜色的直方图特性,计算出反投影直方图,实现对状态信号颜色的判断.实验结果表明:与当前机床仪表识别技术相比,面对机床仪表状态信号多变的环境时,文中算法具有更高的识别精度.     

基于目标匹配的遥感图像变化检测方法

针对传统的像素级遥感图像变化检测方法中检测精度严重依赖于图像配准、辐射校正和差异图像阈值选取的问题,提出了一种基于目标匹配的目标级遥感图像变化检测方法。该方法直接作用于2幅未经配准和辐射校正的不同时相遥感图像,利用目标的区域不变矩与目标之间的角度关系对目标进行匹配,将不能匹配的目标作为变化目标,利用匹配目标对2幅图进行配准,以同时实现图像的配准与变化检测,并用配准结果对变化检测结果进行修正。实验结果表明,该方法具有较好的定性检测性能。     

正交Gaussian-Krawtchouk不变矩的构建及在图像匹配中的应用研究

针对基于几何矩及不变矩的图像特征描述存在信息冗余,计算复杂,图像表征能力不强等问题,本文深入研究了正交的Gaussian-Krawtchouk矩及其不变矩的表达形式。依据不同的尺度因子特点,提出了基于多尺度Gaussian-Krawtchouk不变矩的图像局部特征描述方法,并用于五种不同类型图像的特征匹配。实验结果表明,这种不变矩较其他传统的特征描述方法具有更好的图像表征能力,更强的数字稳健性。该不变矩用于图像匹配是有效可行的,具有良好的实用价值。     

基于正交矩模糊和仿射混合不变量的图像识别算法

为了识别含有模糊和仿射混合形变的图像,提出了一种新的基于正交矩模糊和仿射混合不变量的图像识别算法.该算法首先使用归一化方法构造了基于Legendre正交矩的仿射不变量,并结合Legendre正交矩的模糊不变量提出了Legendre正交矩的模糊和仿射混合不变量;然后将该混合不变量作为描述算子,将欧几里德范数作为分类尺度,以最近邻法则作为分类器,对图像进行识别.实验结果表明,与其他基于非正交矩的混合不变量相比,基于Legendre正交矩的模糊和仿射混合不变量在混合形变下能够获得更好的不变性,不会带来信息冗余问题,并且对噪声鲁棒性较好;此外,该图像识别算法比其他算法具有更高的识别率,特别是在图像含有较大噪声的情况下.     

不变矩构造方法的研究

在7个经典不变矩基础上，总结出基不变矩的一般构造规律，提出了一种新的推导不变矩的重要方法——三角函数分解法，导出了多个新的不变矩表达式，提出了不变矩空间的概念，讨论了不变矩在图像反转变换下的特性．利用扩充后的基不变矩特征序列就可以更准确地对图像进行分类和识别．     

基于Hough变换及SIFT特征提取的图像匹配方法

针对现有SIFT算法时间复杂度较高的问题,提出一种基于Hough变换及SIFT特征提取的图像匹配方法。首先,用Hough变换算法检测建筑物区域,以缩小检测与匹配的范围;然后,用SIFT算法在给定区域进行特征点检测与匹配;最后,提出一种两级排除错误匹配的方法,该算法对建筑物序列图像匹配具有光照强度、平移、旋转不变性。实验结果表明,该方法的匹配准确率至少高出比较方法9%。     

智能坐标测量系统中零件位姿自动识别

零件位姿自动识别是实现三坐标测量机智能化的关键技术．设计了基于图像不变矩和神经网络的图像匹配与识别算法，将被测零件的虚拟图像与实际图像进行匹配，实现了零件放置姿态的识别功能．由图像几何矩计算出零件在实际图像中的位置和方向，经过像平面坐标系至机器坐标系的转换，得到零件在机器坐标系中的位置和方向．实验结果表明，此零件位姿自动识别方法是智能且高效的，识别算法的重复精度小于0．1mm，识别系统的最大空间定位误差不大于0.6mm．     

基于联合不变矩形状特征的商标图像检索

针对商标图像结构越来越复杂的特点,提出了一种基于联合不变矩形状特征的商标图像检索方法。首先利用最佳阈值分割和形态学腐蚀运算的轮廓提取进行精确边缘检测;然后计算16个联合不变矩组成图像的特征向量;最后对特征向量高斯归一化,用欧氏距离度量图像间的相似性,构建了一个基于形状特征的自动图像检索系统。实验结果表明,该方法具有一定的可行性和有效性,所构建的系统具有实用意义。