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.     

基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类

提出了一种基于不变矩特征和神经网络的医学图像识别模型·所设计的识别模型包括不变矩特征提取、不变矩矢量标准化、模糊化预处理、BP网络与竞争选择·利用不变矩方法提取医学图像的特征矢量,能有效检测出具有平移、旋转和比例变化的图像,利用神经网络作为分类器对提取的特征矢量分类,使用模糊化的方法先对输入特征数据做预处理再进行识别,每一个图像模式归属于某一类是以0到1的数字代表其归属程度·实验结果验证了模型的有效性,训练好的网络有很好的分类能力·     

复合不变矩和GLCM特征加权融合的人脸识别研究

为了提高人脸识别率,提出一种基于复合不变矩和灰度共生矩阵的特征提取方法 CHu-GLCM。首先将人脸图像分割成许多大小相等的子块,提取所有子块的不变矩特征,并按照一定的权重系数把所有子块的不变矩特征组合起来作为整幅人脸图像的复合不变矩特征,再提取人脸图像的灰度共生矩阵;然后利用支持向量机在决策层把人脸图像的复合不变矩特征和灰度共生矩阵进行加权融合;最后分别在ORL和YALE人脸库中进行实验检测。研究结果表明:在训练样本个数为5时,与传统的特征提取方法相比,给出的方法可以使人脸识别率至少提高4个百分点。     

结合学习特征的图像矩视觉伺服方法

针对平面图像特征选择,提出一种结合学习特征的改进图像矩视觉伺服方法,以解决不变图像矩特征存在的交互矩阵奇异问题并获得更优的运动特性.该方法首先基于不变矩特征具有的TRS(2D平移、2D旋转及尺度变化)不变特性,利用非线性支持向量机回归算法,对不变矩特征与摄像机X轴、Y轴转角的关系进行分别学习建模;然后利用两个模型的估计值(即学习特征)作为针对X轴旋转及Y轴旋转运动的图像特征,其交互矩阵具有完全解耦及线性特性,且对于任意平面目标不存在奇异问题;进而结合目标图像重心点坐标和面积的归一化特征及图像方向角特征,实现摄像机在任务空间的平移及旋转六自由度控制;最后通过仿真验证了文中方法的有效性.     

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。     

不变矩算法的改进与人耳识别技术

由于人耳识别具有不受表情、化妆等影响的独特优势,研究了人耳识别特征技术,对不变矩算法进行了改进,获得6个改进的高阶不变矩特征向量.分别用两种算法对人耳图像进行识别处理,比较两种识别结果.改进后不变矩算法的高阶不变矩具有平移、旋转不变和尺度缩放不变的特性.采用BP人工神经网络对60只人耳图像进行识别验证,正确识别率达到91.8%.     

基于不变矩和支持向量机理论的船舰目标识别

基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论和不变矩(Invariant Moments)理论,提出一种船舰目标识别方法。首先,对图像进行预处理,将彩色图像转化为灰度图像;然后利用Hu不变矩来提取图像的七个不变矩特征;最后,选用支持向量机作为分类器,并将计算出的图像的七个矩特征作为支持向量机的输入对支持向量机进行训练和测试。实验证明,将不变矩特征提取方法与SVM相结合用于模式识别,可以得到很高的分类效率和准确率。     

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。     

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.     

正交Gaussian-Krawtchouk不变矩的构建及在图像匹配中的应用研究

针对基于几何矩及不变矩的图像特征描述存在信息冗余,计算复杂,图像表征能力不强等问题,本文深入研究了正交的Gaussian-Krawtchouk矩及其不变矩的表达形式.依据不同的尺度因子特点,提出了基于多尺度Gaussian-Krawtchouk不变矩的图像局部特征描述方法,并用于五种不同类型图像的特征匹配.实验结果表明...     

归一化方法用于PSRI目标识别

本文介绍了一种解决位移，大小和旋转不变性的归一化方法，图像的归一化由矩来实现，其中解决方向不变性采用了二点法。为了提高归一化后的二值图像相互之间的正交性，文中采用了反归一化方法，在此基础上应用ＦＤＯ神经网络进行目标分类，实验结果证明，此系统具有较好的分类能力。     

基于联合不变矩形状特征的商标图像检索

针对商标图像结构越来越复杂的特点,提出了一种基于联合不变矩形状特征的商标图像检索方法。首先利用最佳阈值分割和形态学腐蚀运算的轮廓提取进行精确边缘检测;然后计算16个联合不变矩组成图像的特征向量;最后对特征向量高斯归一化,用欧氏距离度量图像间的相似性,构建了一个基于形状特征的自动图像检索系统。实验结果表明,该方法具有一定的可行性和有效性,所构建的系统具有实用意义。     

一种新的景象匹配的度量方法

介绍一种新的景象匹配的度量测度：不变线矩。并给出了证明。不变线矩的计算只涉及到线上的象素点，其运算量比面矩要小。该测度可用于实际景像匹配的研究。     

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     

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．