一种基于矩理论的印章图像特征提取及分类方法

矩理论是图像处理领域的重要内容。本文根据图像矩特征,针对印章图像特点,分别提取印章图像的Hu不变矩特征和小波不变矩特征,比较两种特征值的优劣,给出实验结论,在此基础上提出一种印章图像分类方法,取得了较好的效果。     

GFO和不变矩实现基于形状的图像检索新方法

提出了一种新的基于形状的图像检索方法。首先利用广义模糊算子对图像进行边缘检测，以检测出的边缘映射图计算不变矩阵来代表边缘图像的形状信息，从而完成对图像的自动索引；其次，重新定义了相似度测度，提高了匹配速度；最后，设定纵横比辅助搜索，以提高检索精度。实验结果表明，此方法在一定程度上排除了与形状无关信息的影响，不但简单有效，而且搜索速度快，具有一定的实用意义。     

一种基于Hu不变矩的匹配演化算法

提出了一种基于Hu不变矩的匹配演化算法.该算法利用一种新的演化搜索策略取代传统的遍历搜索策略,将Hu不变矩特征融入演化适应函数.首先通过演化策略,产生多个搜索子图;然后计算待识别搜索子图与模板图像的不变矩特征值,用欧氏距离衡量两者的相似度;最后通过演化策略产生新的搜索子图,用该搜索子图淘汰种群中适应函数值最大的搜索子图.实验结果表明该算法具有较高的效率和鲁棒性.     

基于改进Hu不变矩的路面交通标识识别

复杂环境下路面交通标识识别是车辆安全辅助驾驶、车辆自主导航等领域的重要研究内容.针对路面交通标识特征,采用一种控制点快速获取方法得到场景透视投影中的变换矩阵,进而在场景重建基础上利用Hough直线检测方法建立当前车道线的区域模型,在该区域内采用最大化一维信息熵方法分割出交通标识,利用Canny边缘检测算子检测其边缘特征,最后通过改进的Hu不变矩特征实现了路面交通标识的有效识别.实验结果表明,所提的方法对于复杂环境下的路面交通标识识别具有良好的可靠性和鲁棒性.     

Hu不变矩在图像识别中的应用与实现

Hu不变矩是图像的一种统计特征,因其具有平移、旋转与比例不变性而被广泛应用于图像识别领域。该文以MATLAB作为技术实现平台,以Hu不变矩作为判断依据,配合数字形态学、欧氏判据等数学方法,通过基于MATLAB的算法进行程序设计,实现区域图像特征数据获取,并与库内图像特征数据进行对比,选出与最接近的一组数据,实现图像识别的目的。计算机模拟结果表明该方法的有效性和可行性。     

基于HSV颜色空间加权Hu不变矩的台标识别

该文根据台标的视觉特征,提出基于时空不变区域检测的方法来进行台标分割,并对台标特征提出用基于HSV颜色空间的加权Hu不变矩进行描述,最后采用基于知识库的方法进行台标识别。实验表明：该算法识别正确率较高,效果基本令人满意。     

基于复数矩的商标图像检索方法

提出用图像复数矩与其它特征结合进行商标图像检索的方法,并给出了检索算法。实验结果证明,这是一种较好的方法,基本不会出现漏检索。     

一种基于边缘不变矩推广的图像形状检索

目的 解决图像形状信息复杂,特征描述不够准确所导致的检索精度问题.方法 提出了一种基于Canny边缘提取的融合Hu不变矩及其推广的5个新不变矩作为形状的可视特征描述的方法,并通过归一化的特征向量的加权相似距离在图像形状检索过程中进行匹配.结果 实验结果表明:该方法能够充分利用图像的形状信息,比单一提取Hu不变矩特征具有更好的检索性能.结论 新推广的5个不变矩与原有的7个不变矩结合之后能够更为完整地描述图像的形状信息,并且能够提高检索性能.     

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。     

一种基于区域分割的图像检索方法

提出了一种基于区域分割的图像检索方法:首先用改进的基于一致性分析的空间分割算法对图像进行区域分割,然后提取各区域的视觉特征,再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配,采用最小平均准则和高斯归一化加权求和得到图像间的相似度.通过与基于全局特征的检索结果比较表明,该方法可以产生比较满意的结果.     

基于改进的SIFT算法的图像检索

探讨基于内容的图像检索.经典的尺度不变特征检测和匹配算法SIFT,具有旋转、缩放、仿射的不变性,因而在图像匹配、图像检索领域得到越来越广泛的应用.但其主要针对灰度图像,并且当图像中存在多个相似区域时,SIFT算法得到的特征向量就有很大的相似性,容易造成误匹配.为了得到更好的检索效果,在SIFT算法基础上加入颜色不变量特征,构造颜色特征向量,并且建立一个用来区分相似局部特征的全局向量,在检索实验中取得了比较理想的效果.     

基于形状图像检索系统的设计与实现

基于形状特征的图像检索是基于内容的图像检索的一个重要的组成部分.本文介绍了小波变换应用于图像边缘检测的基本原理,并利用二次样条小波变换和Hu不变矩算法建立图像检索系统.实验结果表明,本系统具有较好的检索性能.     

一种基于内容的图像检索方法

论述了基于颜色特征的图像检索和基于纹理特征的图像检索,在此基础上提出了一种利用图像两种内容特征进行图像检索的方法。     

挖掘机器人铲斗不变矩及改进BP网络识别方法

在利用视觉信息跟踪、识别挖掘机器人铲斗目标时,实时采集的铲斗图像存在旋转、平移、缩放等情况.为提高对铲斗目标的识别能力,提出了基于不变矩和神经网络相结合的铲斗目标识别方法.提取铲斗图像对于平移、旋转、缩放具有不变性能的7个不变矩特征向量,归一化后作为改进BP神经网络的训练样本及测试样本.应用训练后的神经网络对铲斗目标进行识别,仿真表明该方法具有较好的识别能力.     

按色差矩关系分配笔画的图像渲染方法

提出了一种对彩色相片进行渲染的方法,使得其输出效果接近艺术家徒手做图效果.在笔画生成算法中,通过分析彩色图像象素邻域在CIE-Lu*v*颜色空间的色差图的0~2阶矩,得出表达源图像的彩色笔画的分布及笔画参数.然后用α混合按先绘制粗笔画,后绘制细笔画得出渲染图.     

基于兴趣点特征的图像检索方法

针对全局图像特征无法刻画图像类别信息的缺陷, 提出一种基于兴趣点特征的图像特征检索方法. 首先对图像进行仿射 尺度不变特征转换, 并利用亮度的概率密度梯度提取兴趣点; 然后将兴趣点映射回原始图像, 采用颜色直方图作为图像特征; 最后采用相似性度量模型, 实现图像检索. 选择Corel图像库中的图像对算法性能进行实验分析. 实验结果表明, 该方法可有效提高图像的检索准确率和检索效率, 快速找到用户需要的图像.