基于伪Zernike矩模糊不变量的图像识别算法

为了提高模糊图像的识别率,提出了一种新的基于正交伪Zernike矩模糊不变量的图像识别算法.该算法首先推导出模糊图像的伪Zernike矩和原始图像的伪Zernike矩之间的线性关系,然后利用该关系构造出伪Zernike矩的模糊不变量,最后将该不变量作为描述算子对模糊图像进行识别.实验表明,与Zernike矩模糊不变量相比,伪Zernike矩不变量具有更好的模糊不变性,并且基于伪Zernike矩模糊不变量的图像识别算法能获得更高的识别率,特别是当图像含有较大噪声时.     

一种改进的伪Zernike矩快速计算方法

为了有效地利用伪Zernike矩进行图像分析和模式识别,针对传统伪Zernike矩快速计算方法在计算伪Zernike矩时复杂度大的问题,提出一种改进的伪Zernike矩快速计算方法.该方法利用Clenshaw递推公式实现了伪Zernike矩多项式求和的快速计算.初步实验结果表明:在计算指定阶伪Zernike矩时,文中方法比传统伪Zernike矩快速计算方法需要更少的CPU时间;在人脸特征的提取及识别方面,文中方法的识别率比传统的主成分分析方法约高5%,而特征提取需要的平均时间为1.2 s.     

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。     

移动机器人图像匹配的一种新算法

为了提高移动机器人识别目标的快速性,针对RIRAⅡ移动机器人的图像匹配问题,将图像表达能力强的Zernike矩引入到图像计算中,在详细分析矩技术基本特征的基础上,采用一种有效的二阶递归算法对图像的Zernike不变矩特征进行了计算,并将此算法运用于二值和灰度图像处理实验,结果证明,利用这种算法使Zernike矩的计算速度得到了显著的提高。     

基于时频分析的自适应PCA辐射源调制识别

针对复杂环境非合作通信模式下,识别调制方式运算复杂度高、识别率低的问题,提出一种基于时频分析的自适应特征提取识别算法。该算法结合二阶四阶矩估计法,利用信噪比自适应选取主成分分析特征,通过支持向量机分类器对辐射源调制方式进行识别。仿真结果表明,所提算法识别效果优于其他特征提取识别算法。在信噪比为0 dB时,识别率达到98%以上,较Hu矩和伪Zernike矩有12 dB左右的提升。该算法识别率高、运算量低,有较好的工程应用价值。     

矩在面部表情识别中的应用

将Zernike矩和小波矩运用于面部表情识别问题,分别计算了面部图像的Hu矩、Zernike矩、Haar矩、Shannon矩和B样条矩,以模式识别中常用的类间距作为依据,提取了面部图像的各种矩的最好特征和次好特征,并对Zernike矩和B样条矩的识别能力和抗噪性进行了比较.实验证明:用Zernike矩作为面部表情特征,其识别率在特征数取5个时能达到95%,B样条矩在特征数取2个以上时识别率能达到100%.     

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Zernike矩和双谱特征的新型干扰识别算法

为了有效应对频谱弥散干扰(SMSP)和切片组合干扰(CI),提出了一种利用Zernike矩和双谱分析的干扰识别方法。首先对雷达接收信号进行双谱分析,经过降维和归一化处理后,将三维双谱信息转化为二维特征信息,然后将得到的二维特征谱变为灰度图,运用数字图像处理技术对灰度图进行一系列的预处理后,利用Zernike矩特征提取图像的形状特征进行识别。仿真实验证明该方法具有较好的识别率,特别是受信噪比影响较少,且在低信噪比下识别率仍能达到90%。通过与文献[4~6]比较表明,该算法识别效果最好,进一步说明了采用该算法在雷达干扰信号识别领域中的可行性。     

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.     

Zernike矩的快速算法

给出了Zernike矩求解的一种快速算法 .利用Zernike多项式迭代性质 ,找出了Zernike正交矩之间的内在关系 ,这样 ,高阶的Zernike矩可由低价的Zernike矩求出 ,再在Chan等人提出的关于一维几何矩有效算法的基础上 ,得出了一种快速算法 .与已有方法相比 ,该算法大大减少了求解过程中的乘法次数 ,降低了计算复杂度 ,从而提高了运算速度和效率 ;并可以有效用于模式识别、图像分析及重建等领域中     

基于小波域中心矩特征的SAR图像识别

为克服合成孔径雷达(SAR: Synthetic Aperture Radar)图像的方位敏感性和平移敏感性给识别带来的困难, 提出一种基于二维离散小波变换与中心矩特征提取的SAR图像目标识别方法。该方法通过对图像的二维离散小波分解提取低频子带图像, 同时提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量, 利用支持向量机进行目标分类和识别。实验结果表明, 该方法在有效抑制噪声的情况下, 很好地克服了SAR图像对目标方位的敏感性, 在减少计算量的同时具有较高的识别率。     

移动焊接机器人的工件识别及焊缝起始位置定位

摘要：
考虑到非结构空间焊接的特殊性,通过视觉技术,基于圆投影和Zernike矩,提出了一种两步模板匹配法检测待焊工件是否出现在视觉区域;结合霍夫直线检测方法,设计了一套提取特征直线算法,并确定焊缝起始点在图像中的亚像素位置.由移动机器人在不同角度拍摄工件图像,圆投影和Zernike矩计算结果验证了其表征模板特性的有效性,具有旋转抗性,而且对于光照条件及摄像机视野的鲁棒性好,焊缝起始位置定位结果满足视觉计算需要. 关键词：
自主焊接; 移动机器人; 视觉技术; 工件识别 中图分类号： TG 409
文献标志码： A     

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...     

一种快速计算Zernike矩的混合算法

提取傅里叶-梅林矩作为Zernike矩的公共项,将Zernike矩表示为该公共项的线性组.通过研究Zerni-ke核多项式与傅里叶函数的对称性,将图像区域分成8个区域,只以一个区域的Zernike基函数的值代替其他7个区域基函数的值.而且Zernike多项式的系数具有迭代性.综合这3项技术,本文提出了一种快速计算Zernike矩的混合算法.根据对256 bit色灰度图像的实验结果表明该方法明显优于现有方法.     

基于概率支持向量机的激光雷达风切变图像的识别

针对标准支持向量机在激光雷达风切变图像识别中无法提供后验概率这一问题,从有监督聚类的角度,提出一种基于FCM的概率支持向量机识别方法. 先利用灰度-梯度共生矩阵提取激光雷达风切变图像的纹理特征,再利用支持向量机确定分类面,最后利用条件约束和FCM确定各类样本距离分类面的概率分布. 实验结果表明,该算法对3种风切变的整体识别率可达到95.52%,与两种同类算法相比,识别率分别提高了1.27%和1.21%.      

Evolutionary computation based optimization of image Zernike moments shape feature vector

The image shape feature can be described by the image Zernike moments. In this paper, we points out the problem that the high dimension image Zernike moments shape feature vector can describe more detail of the original image but has too many elements making trouble for the next image analysis phases. Then the low dimension image Zernike moments shape feature vector should be improved and optimized to describe more detail of the original image. So the optimization algorithm based on evolutionary computation is designed and implemented in this paper to solve this problem. The experimental results demonstrate the feasibility of the optimization algorithm. Biography: LIU Maofu (1977–), male, Associate professor, Ph.D., research direction: image mining, natural language processing.     

一种有效的聚束式合成孔径雷达图像特征提取算法

提出一种聚束式合成孔径雷达图像特征提取的有效算法.通过小波变换图像去噪法提高信噪比;利用Canny算子完成边缘检测;根据雷达图像的特点提出边缘检测后不做曲线闭合,而直接进行阈值处理的图像分割.图像预处理后提取具有旋转、尺度、平移不变性的Hu矩作为特征矢量并归一化,在训练阶段引入聚类分析.以MSTAR实测数据为样本,用最近邻分类器和BP神经网络分类器对该特征提取算法进行识别能力测试,算法的有效性得到了验证.     

基于Zernike矩的水果形状分类

提出了一种基于Zernike矩的水果形状分类方法，首先运用标准矩对水果图像进行归一化，使得归一化后的图像具有平移和尺度不变性，然后从归一化后的图像中提取具有旋转不变性的Zernike矩特征，并运用主成分分析法确定分类需要的特征数目，最后将这些特征输入到支持向量机分类器中，完成水果形状的分类．通过与傅立叶描述子的分类性能比较，结果表明由于Zernike矩具有良好的正交性和旋转不变性，使分类性能明显有大幅提高。     

Krawtchouk矩在脱机手写汉字识别中的应用

提出一种基于Krawtchouk矩的脱机手写汉字识别方法。与Zernike矩和Legendre矩等连续正交矩特征相比,Krawtchouk矩是数字域的离散正交矩,不存在数字化过程中所带来的近似误差问题,在计算过程中不需要进行坐标转换,而且构造简单,更加适合用来描述数字图像。在此将Krawtchouk矩用于手写大写金额的识别,并在隐马尔可夫模型(HMMs)框架下对其性能进行了测试。实验结果表明,Krawtchouk矩比传统的连续矩更适合用来描述数字图像,识别效果比连续矩有较显著提高。此外,还对不同参数下的Krawtchouk矩性能进行考察。