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。     

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。     

基于几何矩的 CAD 模型形状匹配算法及应用

基于矩方法及其理论,提出了一个基于几何矩的形状匹配算法,用于识别 CAD 模型中具有相 似形状特征的几何体。该算法采用一组满足平移、旋转、缩放不变性的几何矩不变量对三维几何体的形状特征 进行描述,并根据形状特征向量的相似程度评估几何体之间的相似性。为提高几何矩计算的准确性和效率,对 CAD 模型的三角面片数据进行了预处理,并采用递归算法实现各阶几何矩的快速计算。形状匹配算法被应用 于 CAE 软件的相似几何体拾取中,能够通过 GUI 交互的方式实时拾取与目标几何体形状特征相似的几何体, 取得了良好的应用效果。     

基于最小外接圆补偿机制的形状图像检索

提出了一种新的基于最小外接圆补偿机制的二值形状图像检索算法,其不仅提取了目标区域的特征,而且补偿了目标最小外接圆下的背景区域特征。提取常用于描述区域特征的Hu不变矩和Zernike不变矩作为图像特征,不变矩特征具有平移、缩放、旋转不变性。图像相似度用归一化特征向量的欧氏距离表示。该方法不仅计算简单,而且可有效补偿人眼的视觉感受。通过大量实验表明,该算法较仅基于目标区域的检索算法取得了更好的检索精度和回召率。     

Radon变换不变矩在数字水印技术中的应用

几何形状识别在计算机视觉中具有重要意义,不变矩由于其在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变,而且具有全局特性,是几何形状识别的主要方法。但现有的基于不变矩理论的数字水印算法还不多,而且传统的数字水印算法在水印检测时均存在误检和漏检的问题。针对以上提出的问题,文章提出一种基于Radon变换不变矩鲁棒性数字水印技术可以有效地减少水印的漏检和误检问题并经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等几何攻击具有很好鲁棒性的同时,对于常规信号处理（加噪,滤波,JPEG压缩等）攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

基于Hu不变矩和BP网络的条形码图像识别方法

针对目前比较流行的一维条形码和二维条形码识别算法存在对几何失真图像的识别准确率较低的问题,提出了一种新的基于不变矩和BP网络的条形码识别方法,提取不变矩特征向量作为特征值输入BP网络,对其进行训练与测试,利用训练好的BP网络对形变条形码图像进行识别,实现了对存在旋转、平移和缩放等几何失真的条形码图像的正确识别.实验结果表明,基于Hu不变矩和BP网络的条形码识别方法具有很强的抗图像平移、拉伸和旋转识别能力,并且具有实现简单、训练速度快、识别率高等特点.     

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。     

基于小波矩不变量的海上目标识别

针对识别海上目标时不同目标相似性大的特点,将不变矩理论与小波分析相结合,本文引入一种基于小波矩不变量的特征提取法,并且为得到一组局部最优特征组而提出一种结合DB Index准则的特征选择法。在仿真实验中,将小波矩不变量与Hu矩、Zernike矩进行了比较。实验表明,小波矩不变量具有更好的识别效果。     

Hu新增不变矩在零水印中的应用

文章提出了一种使用Hu新增不变矩的零水印算法。该方法融合Hu不变矩及其新增的几个不变矩的特征,形成一组更为完备的特征矢量。文章利用这些特征矢量可以更好的构建零水印系统。在模式识别领域中使用这种方法可以实现对目标图像更为准确的识别;在图像检索领域中此方法比单一的Hu不变矩具有更好的检索性能。它不但保持原有Hu矩的平移、尺度、旋转不变性,而且比原有的Hu不变矩包含了更多的细节信息因此可以更全面地描述图像。所以将新增的几个不变矩和7个Hu不变矩应用到数字水印中,在一定程度上可以很好的提高水印系统的整体鲁棒性和可靠性。     

基于组合不变矩的空间目标识别

本文针对Hu提出的不变矩和Jan Flusser提出的仿射不变矩的不同特点和适用条件，提出在不增加特征向量维数的条件下，将不变矩的部分分量和仿射不变矩组合成一个新的特征向量即组合不变矩，以用于空间目标的识别，并通过仿真实验进行了比较验证，结果表明组合不变矩对于空间目标的识别是有效的，且在一定程度上提高了识别率。     

曲波变换用于磨粒图像不变矩的提取

曲波变换(curvelet)具有各向异性和良好的曲线奇异性表达能力。为了克服Hu不变矩和不变小波矩在表达铁谱磨粒形貌信息方面的不足,将曲波变换引入磨粒特征提取过程,并与Hu不变矩结合,提出一种基于曲波变换的磨粒图像不变矩提取方法。首先利用曲波变换将图像进行分解与重构,得到不同尺度的子图像;然后提取各子图像的Hu不变矩,获得图像的曲波不变矩;最后将该方法应用于典型磨粒识别,总识别率达到83.33%。实验结果表明,与Hu不变矩和不变小波矩相比,磨粒图像的曲波不变矩能更好地表达磨粒的形貌特征。     

基于不变矩的轴对称形状识别

物体形状的识别是模式识别与计算机视觉领域中的具有挑战性的问题。Hu矩是有力的工具,论文利用主轴方法和改进的胡氏不变矩,提出了一种新的形状的轴对称性识别方法,试验表明,基于这种方法的识别算法具有很好的识别率。     

伪Zernike矩不变性分析及其改进研究

伪 Zernike矩是基于图象整个区域的形状描述算子 ,而基于轮廓的形状描述子 ,例如曲率描述子、傅立叶描述子和链码描述子等是不能正确描述由几个不连接区域组成的形状的 ,因为这些算子只能描述单个的轮廓形状 .同时 ,由于伪 Zernike矩的基是正交径向多项式 ,和 Hu矩相比 ,除了具有旋转不变性、高阶矩和低阶矩能表达不同信息等特征外 ,还具有冗余性小、可以任意构造高阶矩等特点 ,另外 ,伪 Zernike矩还可以用于目标重构 .目前 ,伪 Zernike矩没有得到广泛的应用 ,其中的一个主要原因是 ,它不具备真正意义上的比例不变性 .为了能使伪Zernike矩得到更广泛的应用 ,在详细分析伪 Zernike矩不变性的基础上 ,提出了伪 Zernike矩的改进方法 ,使改进后的伪 Zernike矩在保持旋转不变性的同时 ,还具有真正意义上的比例不变性 ,同时给出了部分的实验分析结果 .实验结果证明 ,该改进后的伪 Zernike矩较改进前的伪 Zernike矩 ,具有更好的旋转和比例不变性 .     

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。     

Bezier矩及其在人体姿态识别中的应用

首次提出了Bezier矩的定义,并用于人体姿态的识别。该矩具有较好的数学表达形式,充分反映了形状特性。文中给出了Bezier矩的推导,并给出试验结果以及改进的hu不变矩的试验比较结果,试验证明Bezier矩方法优于改进的hu不变矩方法。     

Image analysis by Bessel-Fourier moments

In this paper, we proposed a new set of moments based on the Bessel function of the first kind, named Bessel-Fourier moments (BFMs), which are more suitable than orthogonal Fourier-Mellin and Zernike moments for image analysis and rotation invariant pattern recognition. Compared with orthogonal Fourier-Mellin and Zernike polynomials of the same degree, the new orthogonal radial polynomials have more zeros, and these zeros are more evenly distributed. The Bessel-Fourier moments can be thought of as generalized orthogonalized complex moments. Theoretical and experimental results show that the Bessel-Fourier moments perform better than the orthogonal Fourier-Mellin and Zernike moments (OFMMs and ZMs) in terms of image reconstruction capability and invariant recognition accuracy in noise-free, noisy and smooth distortion conditions.     

Radial shifted Legendre moments for image analysis and invariant image recognition

The rotation, scaling and translation invariant property of image moments has a high significance in image recognition. Legendre moments as a classical orthogonal moment have been widely used in image analysis and recognition. Since Legendre moments are defined in Cartesian coordinate, the rotation invariance is difficult to achieve. In this paper, we first derive two types of transformed Legendre polynomial: substituted and weighted radial shifted Legendre polynomials. Based on these two types of polynomials, two radial orthogonal moments, named substituted radial shifted Legendre moments and weighted radial shifted Legendre moments (SRSLMs and WRSLMs) are proposed. The proposed moments are orthogonal in polar coordinate domain and can be thought as generalized and orthogonalized complex moments. They have better image reconstruction performance, lower information redundancy and higher noise robustness than the existing radial orthogonal moments. At last, a mathematical framework for obtaining the rotation, scaling and translation invariants of these two types of radial shifted Legendre moments is provided. Theoretical and experimental results show the superiority of the proposed methods in terms of image reconstruction capability and invariant recognition accuracy under both noisy and noise-free conditions.