三维极半径矩及其在三维模型检索中的应用

提出一种用于三维数据模型检索的三维极半径矩.证明这种矩具有平移、缩放和旋转的不变性.给出18个不变矩表达式,可用于三维模型的比较和识别.实验验证特征向量的不变性.并且,基于这种三维极半径矩的识别算法具有较好的识别率.     

用于模式识别的极半径不变矩

提出了用于目标物识别和分类的极半径不变矩，对目标物进行分割后，先求出目标物的形心，进而求出极半径矩、归一化矩和归一化的中心矩，在此基础上，给出了5个具有平移、旋转和尺度变换不变性的特征量用于物体形状的识别，文中给出了这些不变矩的特性，并给出了极半径不变矩和边界序列矩以及Hu提出的不变矩的实验比较结果，该文提出的极半径不变矩，既可用于区域目标的识别，也可用于边界形状的识别。     

一种组合的脱机数字识别方法

提出了一种利用组合知识识别数字的方法。首先归一化的数字大小,自动阈值分割,细化处理,然后引入一般矩以及极半径不变矩并对它们加以修正,统计其值并依据各数字的长度及结构信息,提出基于一般2,3阶矩的平均,各二阶不变矩,以及长度等5个主要参量的数字识别方法,试验结果显示,该方法在识别率以及运算速度方面都比较令人满意。     

正交样条矩与三维模型检索

提出三维正交样条矩的定义,并将其应用于三维模型检索.作为一种正交多项式函数系,正交样条函数结合球面调和函数所定义的矩具有正交性等优良性质.样条函数的局部性对于突出模型的局部特征有较好的效果.实验结果表明,三维正交样条矩优于三维小波矩,具有更高的检索效率.     

一种新的基于投影的三维矩快速算法

矩不变量自从提出以来,在模式识别等方面得到了广泛的应用.由于受矩本身计算量的限制,很难实现实时计算,在高维空间中这一问题显得尤为突出.本文提出了一种建立在图像投影基础上的三维矩快速算法.该方法利用投影变换把三维空间的信息投影到一维空间,大大减少了运算量.利用该方法可以把三维矩计算的乘法运算复杂度从 O( r n N n)降低到 O (r N),同时,加法运算复杂度也有很大程度的降低.并且,在运算过程中,不带来任何额外误差.本文还把这一方法推广到n维的情况,使得n维矩计算的乘法运算复杂度从 O(r r N n )降低到 O(rN).     

三维图像矩计算

计算三维图像的矩通常需要六重循环,难以满足实时处理的需要。受一维和二维图像矩的计算启发,提出了一种新的快速计算方法,利用矩阵相乘实现多重循环。用三维CT图像验证了算法的计算速度。     

基于矩的三维图象边界检测

本文提出了一种基于矩的三维边界检测方法。在三维图象中取球形窗口，用旋转曲面拟合边界曲面，通过计算图象的零至二阶矩，从而获得边界的形状、位置、强度和方向等参数。对于非均匀的三维医学图象，得出了一组通用的，隐含线性插值过程的矩计算模板。可以直接从三维非均匀数据计算各阶矩，方法简便且计算量大为减少。     

三维U系统矩描述子及其快速算法

文章介绍了一种新的三维正交多项式矩的定义——三维U系统矩。对由三维U系统矩构成的三维模型特征描述子向量,提出了一种快速计算方法。实验表明,这种快速方法具有更高的计算效率。     

基于模型检索的玻璃瓶模具组件设计方法与实现

在分析玻璃瓶罐产品结构与企业模具设计标准的基础上,在 NX 环境下提出基于 模型检索的玻璃瓶模具组件设计方法。采用极半径不变矩的图像识别算法进行特征识别,以瓶 罐产品信息作为侧向索引,构建了包含玻璃瓶模型特征以其对应模具组件方案的实例库。在实 例库中对相似模型进行检索与匹配,再以系统知识库中的专家知识与经验对匹配成功的相关组 件进行设计。以 400 ml 广口瓶的初型模和成型模设计案例验证了该设计方法的可行性。     

基于矩特征的三维飞机目标识别

利用矩特征可以从二维图像识别三维目标,４阶矩的图像峰值反映了目标的形状,为了使它具有平移、比例和旋转不变性,作者对其进行了归一化处理。文中将未修正的不变矩、修正的不变矩及归一化的４阶矩用于三维飞机目标识别,仿真结果表明归一化的４阶矩和修正的正的不变矩可有效地用于三维目标的识别。     

基于分数阶矩的仿射不变特征提取

仿射不变的特征提取在目标识别和配准中起关键作用, 图像矩是提取仿射不变特征的重要方法, 高阶矩对噪声较敏感, 实际中仅有几个由整数阶矩构造的仿射不变量可用. 本文引入分数阶矩, 它由变形累次积分定义, 不仅充分利用仿射变换映直线为直线这一特性,而且能方便地消除仿射变换前后极角因子的影响. 利用分数阶矩给出了仿射不变量的构造, 传统矩构造的不变量仅是这种构造的特例. 实验结果表明低次矩构造的不变量一般有较好的抗噪性能.     

Moment invariants for recognition under changing viewpoint and illumination

Generalised color moments combine shape and color information and put them on an equal footing. Rational expressions of such moments can be designed, that are invariant under both geometric deformations and photometric changes. These generalised color moment invariants are effective features for recognition under changing viewpoint and illumination. The paper gives a systematic overview of such moment invariants for several combinations of deformations and photometric changes. Their validity and potential is corroborated through a series of experiments. Both the cases of indoor and outdoor images are considered, as illumination changes tend to differ between these circumstances. Although the generalised color moment invariants are extracted from planar surface patches, it is argued that invariant neighbourhoods offer a concept through which they can also be used to deal with 3D objects and scenes.     

A Normalization Method of Moment Invariants for 3D Objects on Different Manifolds

3D objects can be stored in computer of different describing ways, such as point set, polyline, polygonal surface and Euclidean distance map. Moment invariants of different orders may have the different magnitude. A method for normalizing moments of 3D objects is proposed, which can set the values of moments of different orders roughly in the same range and be applied to different 3D data formats universally. Then accurate computation of moments for several objects is presented and experiments show that this kind of normalization is very useful for moment invariants in 3D objects analysis and recognition.     

统一Hu矩及在电视图像目标识别中的应用

分析了在离散状态下比例因子对不变矩特征的影响,扩展了Hu提出的基于区域的不变矩和Chen提出的基于边界的不变矩,构造了一种新的不变矩,统一了基于区域和边界的矩不变量公式,并满足离散状态下的比例不变性,比传统的不变矩更具一般性。将其应用到电视图像目标识别中,仿真结果表明,不变矩不变性好,识别率高,实时性好,具有一定的应用前景。     

主轴方法和矩方法相融合的三维物体归一化的识别

针对主轴方法和矩方法各自的特点,提出将这两种方法相融合的物体归一化和识别的新 思想.首先推导出主轴唯一性判别准则,有效地解决了物体取向的归一化问题,然后推导出 了对物体平移、取向和比例变化归一化的3-D不变矩.最后提出由二阶、三阶3-D不变矩组 成的判别向量和识别判据.对12个三维物体进行归一化和识别的实验结果验证了本文方法 的有效性.     

Hu修正不变矩在零水印中的应用

文章提出了一种使用修正后的Hu新增不变矩零水印算法。该算法融合Hu不变矩及其新增的几个不变矩的特征矢量,提出了一种基于Hu修正不变矩的零水印算法。该方法保持了原有Hu矩的平移、尺度、旋转不变性,比原有的Hu不变矩包含了更多的细节信息用于更全面地描述图像。通过对该算法进行了一系列加噪、滤波以及JPEG压缩等仿真实验,结果表明该算法对常规的信号处理和几何攻击在鲁棒性上比原始7个Hu不变矩都有一定的提高。     

基于步态能量图和不变矩的身份识别算法

分析步态能量图即具有作为静态的外观特征,又包含了识别的动力学有用信息,同时证明了步态能量图对噪声的不敏感性。文章提出了一种基于步态能量图和不变矩的身份识别算法,介绍了不变矩的基本理论以及Hu提出的七个不变矩,利用图像不变矩的平移、尺度和旋转不变特性,从原始的步态能量图中提取不变矩特征作为步态能量图的输入特征向量,运用不变矩的最小距离分类器的模式匹配进行步态特征分类。最后在CASIA步态数据库上对所提出的算法和其他新的步态识别方法相比较。实验结果表明,提出的算法是一种有效的步态识别方法。