基于Legendre矩的多阈值二值图像重构算法

首先介绍Legendre正交矩及其逆变换；然后根据Legendre矩逆变换的特点，采用一种新的方法——多阈值法对重构的值进行二值化；最后给出该方法的实验结果，以说明它的有效性.     

二值图像Legendre矩快速算法

提出一种有效的计算二值图像Legendre矩的方法，首先使用Yang-离散格林公式将二值图像矩计算中区域内求和转换为沿区域边界求和；然后提取该图像的边界点，再利用Shu提出的公式计算出边界点的Legendre多项式的叠加值，经过这3步后，二维Legendre矩计算转化为一维Legendre矩计算，从而有效地减少计算复杂度，介绍了用Hatamian滤波器计算一维Legendre矩的方法，最后给出实验结果证明方法的可行性。     

基于联合Legendre矩的图像分析

通过使用一种新的以联合Legendre函数为正交变换基的图像矩联合Legendre矩重建图像,并通过与Legendre矩重建图像相比较,证明了该方法的优越性。     

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.     

基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割

提出了一种基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割方法.对图像的每个像素,选择一个窗口,计算该窗口内的Zernkie矩,然后通过非线性变换器将得到的矩值转换成纹理特征;选择BP神经网络作为分类器,将图像的每个像素得到的n维特征向量输入BP神经网络进行分类,最后将结果标注在原图像上.和基于Legendre矩的纹理分割结果相比,基于Zernike矩的纹理分割可以降低分割错误率.     

一种基于IFFT的小波矩的快速算法

该文提出了一种基于快速傅立叶逆变换 (IFFT)的小波矩的快速算法。小波矩除本身具有矩特征的旋转、平移、缩放不变性外 ,还具有对图像细节特征的描述。该文在小波矩和快速傅立叶逆变换方法的基础上提出了一种基于IFFT的小波矩的快速算法。实验结果证明 ,这种方法大大简化了小波矩的计算     

几种正交矩描述图像的性能比较

给出几种常见的正交矩(Legendre矩、第1类Chebyshev矩、第2类Chebyshev矩、jacobi矩)的定义，对它们的特性进行了初步分析．采用这些矩进行图像的重建，对其图像描述能力进行了分析比较．在此基础上．提出一种变形Jacobi矩，具有很好的图像描述能力．     

图像矩二值化及其MATLAB实现

本文介绍了图像的亮度矩以及利用亮度矩进行图像二值化的方法，并 给出其MATLAB5．2．1实现，具有一定的参考和实用价值。     

基于Legendre正交矩的亚像素线宽测量方法

线宽测量对弱小目标检测有重要意义。该文提出了一种基于Legendre正交矩的亚像素线宽检测方法。该方法将一般线宽分解为两个对称线宽之和,通过推导0、2、4阶Legendre正交矩,得到对称线宽的计算公式,最后加和得到实际线宽。针对离散数字图像,推导并给出了正交矩的模板系数,并分析了离散带来的测量误差及其修正方法。采用该测量方法对安瓿内标准颗粒异物进行粒径测量,实验结果表明该方法具有较高的测量精度和效率。     

基于Legendre正交矩的三维边界检测算子

提出一种基于Legendre正交矩的新的三维边界检测算子. 通过窗口计算, 该算子可以用来检测三维物体的边界, 并具有比一般其他算子更高的方向灵敏度和表面精度, 同时具有明确的几何模型意义. 计算量是采用矩算子时必须考虑的一个地方. 通过预先计算模板, 可以大大加速计算过程. 我们通过光线跟踪方法将该算子应用于医学图像的绘制当中. 结果表明, 采用Legendre矩的三维边界检测算子, 是一种位置方向计算精度较高的三维边界检测方法.     

随机变量的截尾与任意B值随机变量序列的强收敛性

利用随机变量的截尾方法研究任意B值随机变量序列的性质，建立了一类矩条件下任意B值随机变量序列的强极限定理．     

基于Legendre矩的圆度测量方法

由于传统的依靠图形面积和周长的圆度测量方法不适合边沿有突变的图形测量并易受到噪声的影响。为此,提出了基于Legendre矩的新型圆度测量方法,通过图形的(p+q)阶Legendre矩与图形的0阶和p阶极半径矩来计算该图形的圆度。该方法的主要特点在于:首先,其满足图形圆度测量的基本条件;其次,与传统的依靠图形面积和周长的圆度测量方法相比,新提出的方法更适合于一些边界有突变的图形的圆度测量并具有较低的时间复杂度和较强的抗噪能力。实验结果同样表明了这两种方法要明显优于传统的圆度测量方法。     

论区间值FUZZY关系

提出了区间值Ｆｕｚｚｙ集的Ｆｕｚｚｙ关系，上、下Ｆｕｚｚｙ关系，Ｆｕｚｚｙ关系矩陈及［λ１，λ２］──截关系的概念，并讨论它们的基本性质．     

一种彩色图像的二维纹理识别方法

基于仿射矩正则化技术，推导出了新的光照仿射不变特征：Zernike矩、多波段相关函数，通过正则化方法实现仿射不变矩，采用组合矩方法和奇异值分解方法实现光照不变性，在推导光照不变性时必须使用复数值矩(如Zernike矩)，因为实数值仿射不变矩不能实现独立于光照变化的仿射不变性。实验结果表明，所提出的纹理识别方法具有很好的识别效果。     

分数阶弱奇异积分微分方程的多项式数值解法

为了求分数阶变系数且带有弱奇异积分核Volterra-Fredholm积分微分方程的数值解,本文提出了Legendre多项式算子矩阵法,利用Legendre多项式的定义及其性质给出了分数阶微分算子矩阵,同时也给出了任意阶弱奇异积分的近似求积公式.通过简化所求分数阶积分微分方程,并离散化简后的方程,可将原问题转换为求代数方程组的解.收敛性分析证明了本文方法是收敛的,数值算例验证了该方法的有效性.     

典型矩阵值Wiener泛函的特征多项式

用Gauss过程的Karhunen-Loeve展开,把一些特殊的矩阵值二次Winer泛函表示成独立Wishart随机矩阵的和,然后运用逼近的方法计算了这些矩阵值二次Wiener泛函的特征多项式和矩的期望.     

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。     

基于矩不变的飞机识别算法

基于飞机的对称性特点，提出了一种航空图片中智能判别飞机类型的方法。该方法通过检测飞机的位置，以飞机的重心为矩心，根据矩不变原理，将飞机的中轴线旋转和坐标轴Y轴重合，由飞机的轴对称特点求出3个基本特征量：飞机的长宽比；X轴方向投影值；Y轴方向投影值。利用匹配和投影相结合的方法可在航空图片中正确地识别型号不同、大小各异、位置任意的各种地面飞机。该方法识别特征少、计算量小，识别速度不足1s，在本实验中识别正确率达100％。     

基于不变特征的区域相关技术

研究了如何利用不变特征实现区域相关；给出了具有平移、旋转、比例不变性的两组特征，即不变矩特征和同心圆特征；提出了计算二值图像不变矩的快速算法。通过对复杂背景下的区域相关实验，证实了利用不变特征相关的可行性。     

基于不变特征的区域相关技术

研究了如何利用不变特征实现区域相关；给出了具有平移、旋转、比例不变性的两组特征，即不变矩特征和同心圆特征；提出了计算二值图像不变矩的快速算法．通过对复杂背景下的区域相关实验，证实了利用不变特征相关的可行性．