基于改进伪Zernike矩的数字水印算法

抵抗几何变换一直是水印算法研究的难点和重点,构造图像强的几何不变性空间是解决问题的一种思路.图像的伪Zernike矩具有较强的旋转不变性,通常在模式识别中有着广泛应用.利用数字图像伪Zernike矩的旋转不变性进行改进,对矩归一化,使得归一化后的矩在保持旋转不变性的同时,还具有缩放不变性.直接在图像的矩上嵌入水印需要重建图像,会严重破坏图像质量,且计算量巨大,本文提出改进的嵌入方案,结合图像的伪Zernike矩重构水印信息,直接添加在图像空域内,避免图像的重建,不仅保证图像质量,时间效率也有大幅提高.实验结果表明,提出的方法在对抗常规信号处理及图像旋转、缩放等方面有较好的鲁棒性.     

基于Zernike矩的图象识别

分析了Zernike矩的旋转不变性特征 ,并将其应用于旋转目标的识别。由于Zernike矩可以构造任意高阶矩 ,所以Zernike矩的识别效果优于其他方法。因而Zernike矩在旋转目标识别中具有广泛的应用前景     

归一化方法用于PSRI目标识别

本文介绍了一种解决位移，大小和旋转不变性的归一化方法，图像的归一化由矩来实现，其中解决方向不变性采用了二点法。为了提高归一化后的二值图像相互之间的正交性，文中采用了反归一化方法，在此基础上应用ＦＤＯ神经网络进行目标分类，实验结果证明，此系统具有较好的分类能力。     

基于Zernike矩的图像不变性识别研究

本文提出一种基于Zernike矩的图像不变性识别方法,用于图像的平移、缩放和旋转不变性识别。理论分析和实验结果表明,Zernike矩做为一种经典的正交矩分析方法,具有良好的抗噪能力、图像识别能力。     

改进后的Zernike矩在离线签名识别中的应用

介绍了基于Zernike矩标准的图像归一化标准,并对Zernike矩算法提出了改进,使其具有较好的比例不变性,试验结果显示改进的Zernike矩在离线汉字签名识别中有较高的识别率,并能有效的抑制噪声的影响。     

一种珍珠形状识别方法的研究

提出了一种基于Zernike矩的珍珠形状模糊分类方法,将得到的珍珠图像通过一系列图像预处理后,转化到极坐标系下,利用计算8阶Zernike矩的平均值来作为每种典型形状的特征参数．再运用模糊模式识别的方法实现对单幅珍珠图像的珍珠形状有效判别．通过多视角得到的图像的特征面的寻找与比较判别,实现了珍珠形状的判别分类．     

基于Hu矩和Zernike矩的文字识别

在研究Hu矩和Zernike矩的基础之上,提出一种基于Hu矩和Zemike矩的文字识别方法,在采集的文字图像中提取Hu矩和Zernike矩特征,利用K近邻的分类方法进行分类,理论和实验表明,该识别方法具有很强的抗图像平移、拉伸和旋转识别能力,其中Zemike正交矩由于其正交性在具有较高的识别能力的同时,还具有很强的冗噪能力。     

利用小波分析进行基于形状的图像检索技术

目的 解决基于形状检索方法中形状描述符的不稳定、缺乏平移、旋转、尺度不变性等缺点。方法 通过对图像进行小波变换，获得多尺度下的不变矩，得到图像的特征描述符，通过特征描述符的欧氏距离来表示图像的相似度。结果 通过小波变换进行形状特征提取具有很好的图像检索效果。结论 新方法获得的描述符具有旋转、平移、尺度不变性等优点，能够很好地描述图像的形状和空间分布信息。     

基于改进的Zernike不变矩的图像重建

简要介绍了描述图像形状特征的Zernike不变矩，在给出Zernike不变矩定义的基础上，讨论了Zernike不变矩的改进，指出可以使用基于改进的Zernike不变矩的形状特征数据来重建图像；基于改进的Zernike不变矩进行图像重建的实验，结果证明了对其进行改进的可行性。     

一种改进的伪Zernike矩的快速算法研究

Zernike矩因具有正交性和旋转、平移、尺度不变性被广泛应用于模式识别特别是图像分析领域. 伪Zernike矩与Zernike矩相比, 具有更多的特征向量以及更强的抗噪声能力. 但在求伪Zernike矩时, 计算复杂性很大. 针对该问题, 在Chong和Xia等人对伪Zernike多项式的研究基础上, 结合Clenshaw递推公式, 提出了一种改进的快速求解算法. 实验结果表明, 改进后的方法在CPU的时间耗费上有较大的改善, 并初步将其应用于人脸识别中, 在训练和识别的时间上, 获得了较好的效果.     

基于Hu不变矩的加权矩方法及应用

为了有效地利用不变矩理论和技术对数字图像的特征进行分析,在研究几何不变矩的基础之上,提出了具有平移、旋转和尺度不变性的加权矩方法,可以应用于图像特征分析、特征识别和图像分类等应用领域。     

完备的Zernike矩不变量集的构造及应用

为了解决模式识别应用中传统的不变量特征之间的相关性问题,基于Zernike矩提出一种构造其完备的相似变换不变量集的新方法.首先,根据图像的Zernike矩与径向矩之间的关系,以径向矩为中间桥梁,建立原图像的Zernike矩和旋转缩放后图像的Zernike矩之间的关系,然后由原图像的同阶和低阶Zernike矩线性组合即可...     

图像目标的矩特征量的照度不变性

在运动目标识别中,需要提取与目标远近、方位,照度、投影等变化不敏感的特征量。不变矩组对于目标平移、旋转和尺度变化不敏感,因此可以用不变矩组外加一些辅助特征来进行运动目标识别.本文研究了数字图像目标的不变矩组特征量经适当修改后,可以使其对目标平移、旋转和环境中的光照强度不敏感.这是对矩不变理论在模式识别应用中的一个重要补充,文章最后给出了修改前后两组公式的适用范围和实验结果。     

统计骨架信息的形状描述新方法

针对形状描述与识别问题,提出了骨架结构特征直方图,利用提取的形状骨架信息,解决了形状轮廓的起点选择、旋转、平移以及缩放等不变性。首先,计算每对骨架点关于骨架中心的测地路径长度比例特征和骨架点圆盘半径比例特征,然后结合上述2个特征统计构造直方图矩阵来描述图像形状。实验结果表明,该形状描述不仅具有刚性变化不变性,在一些非刚性变化下也能够实现高效率和高精度的形状检索。     

基于变换域形状描述子的图像检索方法的比较与分析

为了更好地了解变换域方法在图像检索中的检索效果,比较分析了Zernike矩、GFD、PCET、RCFT和RFMT等现有的5种基于变换域的形状描述方法.分别在不变性、计算复杂性、噪声鲁棒性、有效特征数的选取方面对其进行了深入的分析和比较.选用MPEG7 CE Shape-1Part B中的1 400幅图像构成的图像库对这些方法进行检索和性能测试,并实际应用于由500幅病例图构成的图像库的医学图像检索.在研究噪声影响时,对各测试集图片加上不同程度的高斯噪声.通过比较分析及实验结果验证,Zernike矩和GFD方法的检索性能最好,有良好的抗噪性,因而适合于医学图像检索的实际应用.