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．     

低阶不变矩人耳识别方法

介绍了不变矩原理及特点,由于高阶矩对噪声敏感,提出一种低阶不变矩分子区域人耳识别方法.对分子区域的人耳图像,提取各个区的低阶不变矩首尾相连组成一组特征矢量,作为耳识别模型.在北京科技大学建立的图像库遍历实验后,结果表明,低阶矩识别效果好于高阶矩,分区好于整体.划分32区低阶不变矩达到100%的识别率.     

离散情况下不变矩的不变性分析

定义了中心复数矩,提出了基于中心复数矩的不变矩表示,进而讨论了离散情况下不变矩的平移、旋转及尺度不变性,给出了理论分析结果,并用实验进行了验证。     

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％。     

基于矩神经网络下的不变分布

给出了更新过程的一种扩散逼近.然后讨论了在更新输入的情况下,应用IF模型对神经元系统构建矩神经网络,包括神经元发放脉冲(Spike)的一阶和二阶统计量.在讨论了矩神经网络的不变分布的同时,通过模拟给出了不同情形下的不动点和边界曲线.     

一种新的灰度变化不变矩

为提高Hu矩对灰度的鲁棒性,从理论和实验上分析灰度乘性和加性变化对Hu矩的影响,提出一种修正的Hu矩,消除了灰度的乘性和加性影响.实验证明,该文提出的修正Hu矩能够更准确有效地对图像进行识别.     

不变矩在图像重建中的应用

为解决图像重建过程中的可视效果问题,利用Zernike矩和pseudo-Zernike矩进行图像重建,通过NHS对图像的相似度进行度量.实验证明Zernike矩和pseudo-Zernike矩进行图像重建的效果有明显的差异,且高阶矩的重构效果并不理想,仅当重构阶数在20～48之间才能保证图像重建具有很好的相似度.     

基于Hu修正不变矩的商标识别

商标是商品的重要标识,代表着商品的质量与生产厂家的信誉,因而商标的自动识别具有重大意义和广泛的应用前景.在各种识别算法中,最为关键的是目标特征提取,由于矩特征具有较好的不变特性而得到普遍应用.为此,本文将采用Hu修正不变矩对商标图像进行形状特征提取,并利用最小距离分类器来进行特征匹配,以此为基础对商标进行识别.仿真实验表明该方法不但满足不变矩的特征,而且还具有较高的识别率,有利于商标识别.     

基于图像直方图的一维不变矩研究

由于基准日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围的一维不变矩，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．     

基于不变矩和SVM的步态识别

步态识别是生物识别领域的研究热点之一,文章首先提取步态序列图像的不变矩,并利用主成分分析法（PcA）进行特征处理,最后使用支持向量机（SVM）进行分类。通过在步态数据库上进行实验,达到了较高的识别率。     

基于灰度和梯度不变矩的人脸识别

提出一种新的人脸识别方法———灰度-梯度共轭不变矩法,克服了传统方法的缺点,在不增加复杂度的前提下,将灰度信息和梯度信息有效地结合起来,并将其共轭分布反映的纹理特征作为对灰度特征的补充参与特征分类.同时,对经典不变矩组进行分析并改进,消除了离散状态下比例因子的影响.以BP网络作为分类器进行试验,结果表明,与传统方法相比,该方法具有更高的识别率.     

改进的矩不变阈值分割图像算法

介绍图像的矩以及在保持图像的矩不变的条件下对图像进行两级阈值分割的方法,指出利用该方法分割出来的图像具有过多的无用背景信息.为此,在矩不变阈值算法的基础上提出了两种改进算法,一种是根据特征点检测函数进行迭代;另一种是根据特征点检测函数的均值进行调整,以达到尽量保留图像前景物体信息,去掉无用背景信息的目的.     

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。     

基于彩色图像不变矩的交通标志特征提取方法

本文提出了一种利用RGB颜色差分矩阵对Hu不变矩进行加权的新方法．并将该方法和Hu不变矩投影变换快速算法相结合,对彩色交通标志的特征值进行提取．实验表明,该方法可以在Hu不变矩不受目标图像大小、位置、旋转等因素影响的基础上,进一步减小光照条件及天气因素对彩色目标图像的影响,快速、准确地提取出目标特征值,为目标识别提供依据．     

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。     

基于飞机目标的仿射不变矩研究

在分析不变矩的原理的基础上,将不变矩原理运用于航空图片飞机机型识别,同时提取图 像的三阶仿射不变矩作为特征输入,建立了对飞机图像的识别系统,完成了目标的最后匹配和识别。     

基于不变矩的示功图故障诊断方法研究

以抽油机井示功图为例,提出了基于不变矩的示功图故障诊断方法。首先对示功图进行二值化和细化处理。接着计算示功图不变矩。最后将不变矩作为特征向量来诊断抽油机井的故障类型。结果表明,该方法可以有效地分析出抽油机井的常见故障。     

矩和矩不变量在图像处理和模式识别中的应用综述

矩和矩不变量在图像处理和模式识别领域有广泛的应用.首先介绍灰度图像矩和彩色图像四元数矩的定义,然后详细介绍矩的不变量构造方法以及矩的快速计算方法,目的是给相关领域的学者提供一个较全面的视角.     

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．     

一种改进的矩不变图像分割方法

矩不变法是一种简单有效的图像阈值分割方法,但有时存在过阈值分割和欠阈值分割的问题,针对此问题,提出一种DCT系数调整的矩不变图像分割方法.首先对矩不变法得到的初始阈值进行分析获取可能产生过阈值或欠阈值的条件来确定调整方法,然后对图像直方图进行离散余弦变换得到DCT系数,由于DCT系数的低频部分能反映直方图整体情况,故利...