Tchebichef矩的快速算法

为了更有效将Tchebichef矩应用于模式识别和图像分析等领域,提出一种关于Tchebichef矩的快速有效算法.对二值图像采用图像块描述方法,并在推导了Tchebichef多项式一些性质的基础上,实现了一种快速计算Tchebichef矩的新方法.实验结果表明,该方法能够有效地节省计算时间,尤其在图像尺寸较大,以及所使用矩的阶数较高的情况下,该算法的效果更为明显.     

一种离散正交Hahn矩的图像分析方法

提出了一种新的以离散Hahn多项式为变换核的离散正交Hahn矩并用于图像重建,推导了Hahn多项式的有关递推关系式.为了能计算高阶矩,减少矩计算过程中的累计误差,精确重建图像,利用Hahn多项式关于x方向的对称性并对部分表达式进行了优化处理,取得了显著的效果.通过与离散正交Tchebichef矩的重建图像进行比较,表明了该方法的有效性.     

一种基于Tchebichef矩的半脆弱图像数字水印算法

 提出了一种适用于图像内容认证的基于Tchebichef矩的半脆弱图像数字水印算法。水印嵌入时首先将图像分块,然后使用查找表法快速计算图像块的Tchebichef矩,最后通过修改每个图像块的Tchebichef矩来嵌入水印。水印提取过程是嵌入过程的逆过程,实现了盲水印提取。实验表明,算法透明性较好,对于常见的攻击,如JPEG压缩、加性噪声、小角度的旋转缩放攻击、亮度/对比度攻击以及高斯低通滤波等具有很好的鲁棒性。     

基于Tchebichef不变矩的数字图像被动认证算法

文章提出了一种新的数字图像被动认证算法,用于检测区域复制粘贴的伪造图像.算法首先利用小波变换提取图像的低频分量,再对低频分量进行分块并提取每一块的Tchebichef不变矩特征向量,然后将特征向量进行字典排序,比较相邻2组特征向量的相似性,最后利用阈值判别实现篡改伪造区域的检测与定位.实验表明,该算法不但能够较精确地定...     

基于Zernike矩特征的FCM-RBF神经网络图像分类器

针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.     

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...     

边坡稳定可靠度分析的新型四阶矩法

提出了一种边坡稳定可靠度分析的新型四阶矩计算方法.该方法将均匀设计法、径向基神经网络技术和最大熵原理相结合对边坡进行可靠性分析.采用均匀设计法确定粘聚力和内摩擦角的网络训练样本空间,并采用基于有限元的强度折减法计算样本空间中样本所对应的边坡安全系数.利用这些样本及对应的安全系数训练径向基神经网络.利用训练好的神经网络获得满足统计数量要求的边坡安全系数,并计算边坡安全系数前四阶矩.利用最大熵原理得到边坡安全系数的概率密度函数近似表达式、边坡失效概率以及相应的可靠指标.该方法的计算结果与蒙特卡罗法的计算结果对比表明该方法具有较高的精度.     

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.     

线天线分析中的改进型矩量法

本文提出了一种新型的矩量法求解技术——改进型矩量法.该方法与一般的矩量法比较,具有节省计算机内存和CPU时间的优点.为了检验该方法的正确性和有效性,本文给出了若干线天线数值计算实例.     

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