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.     

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     

一种改进的伪Zernike矩的快速算法研究

Zernike矩因具有正交性和旋转、平移、尺度不变性被广泛应用于模式识别特别是图像分析领域. 伪Zernike矩与Zernike矩相比, 具有更多的特征向量以及更强的抗噪声能力. 但在求伪Zernike矩时, 计算复杂性很大. 针对该问题, 在Chong和Xia等人对伪Zernike多项式的研究基础上, 结合Clenshaw递推公式, 提出了一种改进的快速求解算法. 实验结果表明, 改进后的方法在CPU的时间耗费上有较大的改善, 并初步将其应用于人脸识别中, 在训练和识别的时间上, 获得了较好的效果.     

基于Zernike矩的图像不变性识别研究

本文提出一种基于Zernike矩的图像不变性识别方法,用于图像的平移、缩放和旋转不变性识别。理论分析和实验结果表明,Zernike矩做为一种经典的正交矩分析方法,具有良好的抗噪能力、图像识别能力。     

基于伪Zernike矩模糊不变量的图像识别算法

为了提高模糊图像的识别率,提出了一种新的基于正交伪Zernike矩模糊不变量的图像识别算法.该算法首先推导出模糊图像的伪Zernike矩和原始图像的伪Zernike矩之间的线性关系,然后利用该关系构造出伪Zernike矩的模糊不变量,最后将该不变量作为描述算子对模糊图像进行识别.实验表明,与Zernike矩模糊不变量相比,伪Zernike矩不变量具有更好的模糊不变性,并且基于伪Zernike矩模糊不变量的图像识别算法能获得更高的识别率,特别是当图像含有较大噪声时.     

基于改进伪Zernike矩的数字水印算法

抵抗几何变换一直是水印算法研究的难点和重点,构造图像强的几何不变性空间是解决问题的一种思路.图像的伪Zernike矩具有较强的旋转不变性,通常在模式识别中有着广泛应用.利用数字图像伪Zernike矩的旋转不变性进行改进,对矩归一化,使得归一化后的矩在保持旋转不变性的同时,还具有缩放不变性.直接在图像的矩上嵌入水印需要重建图像,会严重破坏图像质量,且计算量巨大,本文提出改进的嵌入方案,结合图像的伪Zernike矩重构水印信息,直接添加在图像空域内,避免图像的重建,不仅保证图像质量,时间效率也有大幅提高.实验结果表明,提出的方法在对抗常规信号处理及图像旋转、缩放等方面有较好的鲁棒性.     

基于蚁群算法的Zernike矩亚像素工件边缘检测

边缘检测是影响工件尺寸检测精度的主要因素之一。为了进一步提高工件尺寸测量的准确性,本文提出了一个改进Zernike矩的亚像素边缘检测方法。首先,采用滤波和阈值分解等技术对图像进行预处理以得到二值图,再次,采用蚁群算法得到图像的边界,然后,采用Zernike矩的边界检测方法来确定图像亚像素边缘。结果表明,改进的边缘检测方法相较于传统方法,其提取的亚像素边缘坐标与原始坐标之间的绝对误差不超过0.5,且运行速度提高了约10倍,较好地满足了工件尺寸检测精度的要求。     

Hu矩和Zernike矩在图象识别中的应用

将Hu矩和Zernike矩应用于图象识别 ,比较了两者的识别效果。理论分析和仿真结果表明 ,Zernike矩的识别效果优于Hu矩     

基于Zernike矩的图象识别

分析了Zernike矩的旋转不变性特征 ,并将其应用于旋转目标的识别。由于Zernike矩可以构造任意高阶矩 ,所以Zernike矩的识别效果优于其他方法。因而Zernike矩在旋转目标识别中具有广泛的应用前景     

一种改进的Zernike矩的雷达图像目标识别方法

针对Zernike不变矩目标识别算法计算复杂,计算复杂度高的不足和雷达图像乘性噪声严重和识别率不高的问题,提出了一种快速计算Zernike矩目标识别算法.该算法通过利用Zernike矩对称性和反对称性对雷达图像进行快速计算求得不变矩,然后通过加权求得新的特征向量,最后通过支持向量机进行目标识别.实验结果表明,提出的算法不仅解决了计算过于复杂的问题,还降低了噪声且提高了目标识别率.     

基于改进的Zernike不变矩的图像重建

简要介绍了描述图像形状特征的Zernike不变矩，在给出Zernike不变矩定义的基础上，讨论了Zernike不变矩的改进，指出可以使用基于改进的Zernike不变矩的形状特征数据来重建图像；基于改进的Zernike不变矩进行图像重建的实验，结果证明了对其进行改进的可行性。     

Evolutionary computation based optimization of image Zernike moments shape feature vector

The image shape feature can be described by the image Zernike moments. In this paper, we points out the problem that the high dimension image Zernike moments shape feature vector can describe more detail of the original image but has too many elements making trouble for the next image analysis phases. Then the low dimension image Zernike moments shape feature vector should be improved and optimized to describe more detail of the original image. So the optimization algorithm based on evolutionary computation is designed and implemented in this paper to solve this problem. The experimental results demonstrate the feasibility of the optimization algorithm. Biography: LIU Maofu (1977–), male, Associate professor, Ph.D., research direction: image mining, natural language processing.     

A geometric robust watermarking algorithm based on DWT-DCT and Zernike moments

This paper proposed a novel multibits watermarking algorithm providing robustness against geometric attacks. The robustness is achieved from three aspects： （1） Choosing the inscribed disk of the host image as the Zernike moments computation domain and the square in the disk as the watermarking embedding domain. （2） Embedding the watermark in the cascade discrete wavelet transform-discrete cosine transform （DWT-DCT） domain by modulating the specified coefficient pair in each sub block. （3） Saving two selected Zernike moments of the original watermarked image to estimate and correct the geometric attacks before watermark extraction. Experimental results show that the proposed algorithm is robust to any angle of rotation attacks and wide range of scaling attacks, and as well, a variety of other attacks such as lossy compression, common signal processing.     

基于Zernike矩的水果形状分类

提出了一种基于Zernike矩的水果形状分类方法，首先运用标准矩对水果图像进行归一化，使得归一化后的图像具有平移和尺度不变性，然后从归一化后的图像中提取具有旋转不变性的Zernike矩特征，并运用主成分分析法确定分类需要的特征数目，最后将这些特征输入到支持向量机分类器中，完成水果形状的分类．通过与傅立叶描述子的分类性能比较，结果表明由于Zernike矩具有良好的正交性和旋转不变性，使分类性能明显有大幅提高。     

用混合遗传算法实现神经网络快速训练

快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算法的原理及其在实现时所涉及到的许多策略问题进行了分析比较 ,仿真结果表明它具有收敛速度快和不会陷入局部极小的特点。     

基于模糊聚类和Zernike矩的自适应水印算法

基于模糊聚类和Zernike矩技术,提出一种抗几何攻击鲁棒的自适应图像水印算法.首先根据人眼视觉系统的掩蔽特性,并利用模糊C-均值聚类算法自适应地选择适合嵌入数字水印的位置,然后通过奇异值分解将水印信息嵌入到宿主图像.实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且能有效地抵抗旋转、缩放、翻转和旋转-缩放组合等几何攻击,同时对JPEG压缩、滤波和图像增强等常见攻击也有较好的鲁棒性.     

一种基于Zernike分布矩与Contourlet变换相融合的彩色图像检索算法

基于内容的图像检索技术可以从庞大的网络图像库中较快速地找到用户所要查询的图像,但单一视觉特征不能充分地刻画图像内容信息等问题降低了检索结果的精度.针对于此,该文提出了一种基于Zernike分布矩与Contourlet变换相融合的彩色图像检索算法,首先算法对彩色图像进行Zernike分布矩提取,然后进行Contourlet变换,计算图像转化后的方差和熵,将结果作为图像的纹理特征,归一化处理并计算彩色图像纹理特征的权值.最后将计算后的纹理特征作为图像检索的依据,以此进行彩色图像的检索.仿真实验证明,这种基于Zernike分布矩与Contourlet变换相融合的彩色图像检索算法能够较全面地描述图像的语义信息,更具层次地依据彩色图像的本质特征进行彩色图像检索,一定程度上提高了图像检索的查准率和查全率.     

基于DRNAMC表示的快速矩计算算法

为了进一步提高低阶矩的计算速度,分析了基于对角优先的矩形非对称逆布局模型编码（DRNAMc）表示的同类块的矩计算的复杂度,给出了基于DRNAMC表示的矩计算的2个重要定理,提出了一种DR—NAMC基于表示的快速矩计算算法．实验结果表明：以Peppers,Boat和Goldhill等灰度图像作为典型测试对象,与流行的基于S树编码（STC）表示和传统表示的矩计算算法相比,基于DRNAMC表示方法的矩计算平均执行速度比基于STC表示方法的矩计算平均执行速度提高了32．92％,比传统表示方法的平均执行速度提高了91．07％,是一种良好的矩计算方法．     

一种基于特征点和伪Zernike矩的数字图像水印算法

利用墨西哥帽小波尺度交互的方法提取了图像的特征点,并以特征点为圆心的圆盘中选取部分伪Zernike矩嵌入水印.仿真试验证明,这种基于图像特征点和伪Zernike矩的第二代水印算法.可以抵御剪切攻击和旋转攻击,对频域操作也具有一定鲁棒性.