基于遗传算法的图象不变矩匹配

研究模板和图象间的有效匹配，利用不变矩特征作为检测模板和图象中物体轮廓相似度的测度，同时把遗传算法引入图象匹配识别，并针对简单遗传算法在应用过程中出现收敛过早和早熟现象的问题，采用了一种 改进型遗传算法。该算法和不变矩相结合能有效检测出具有平移、旋转 和尺度变化的物体，该方法可以应用于实际图象匹配和识别中。     

离散状态下的不变矩算法研究

针对R.Y.Wong提出的不变矩算法在离散状态下并不具有比例不变性的情况,本文分析了比例因子对不变矩的影响方式,通过对矩特征实施归一化处理,提出了一种新的不变矩算法,使其具有比例因子不变性,又能保持平移和旋转不变性,并给出了实验结果。     

基于不变矩景象匹配算法

分析基于灰度匹配方法存在着亮度和裁剪误差,提出基于不变矩景象匹配算法,并对矩不变量作如下改进：用原点矩代替中心矩,克服平移不变性给不变矩带来的影响;用圆形测量窗代替方形测量窗消除因旋转而产生的裁剪误差;引入亮度因子,克服基准图和匹配图之间因亮度差异带来的影响;采用金字塔算法减少搜索次数,提高匹配速度。实验表明,基于不变矩下视影像匹配算法具有较好稳定性,匹配准确率较高。     

图像不变矩的推广

该文提出了一种快速有效的推导不变矩的方法——三角函数生成法,建立了一种不变矩空间,总结出不变矩的一般构造规律,导出了5个新的不变矩表达式C8～C12其它高阶不变矩表达形式也可采用类似的构造方案．在此基础上还得出多种高阶不变矩的表达通式,讨论了不变矩的反射变换特性．并在实验中给出了离散情况下一些图像不变矩的稳定性比较．利用扩充后的不变矩特征集能更准确地对图像进行分类和识别．     

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。     

基于PC的不变矩实时计算算法

矩和不变矩是工业部件识别和检测的重要特征.几何矩的值必须实时计算.介绍了灰度图像二维几何矩的高效计算.尽管存在许多矩快速计算算法,但不能在没有特殊硬件工具的微机上实时计算.原因是这些快速算法虽减少了计算复杂性,但在计算过程中仍需要大量浮点运算.为了实现在微机上的实时计算,提出的算法将图像分成相同大小的块,每图像块运用定点运算计算各自矩,然后运用浮点运算计算整个图像的矩.这种计算模式不需要近似而是精确计算,然而对于每个图像块不采用变换不容易克服溢出问题,在高效计算各图像块矩过程中使用了改进的Hatamian滤波器.实验结果表明,提出的算法大大减少了浮点运算次数,大大提高了图像矩计算速度.该算法可有效应用于复杂工业部件的实时识别和检测.     

不变矩在车牌字符识别中的应用

为了克服车牌字符的倾斜和相似字符间的误识别对字符识别带来的影响,提出了一种基于不变矩的匹配算法.利用不变矩的旋转不变性克服字符倾斜带来的影响.对不变矩算法进行改进,增加了5个新的不变矩量,包含了更多的细节特征,并用原点矩代替中心矩,减少平移不变性带来的误差,解决了相似字符间的误识别.实验证明了方法的正确性和可行性.     

矩特征的一种快速算法

介绍了一种基于边界点计算形状矩特征的算法,并采用该算法计算了目标的形状特征。结果表明该算法比传统的矩特征计算方法是具有高的运算速度。     

不变矩在模式识别中的应用研究

矩作为模式的特征在二维图象模式识别中应用很广。该文根据Hu矩、Zernike矩、Pseudo-zernike矩、Legendra矩、旋转矩和复数矩的原始表达式,归纳出适用于计算机处理的矩的一般表达式。接着,引出三次B样条小波矩,依照矩的一般表达式与Zernike矩比较它们作为模式特征的辨别力和可靠性,得出与前人不一样的结论。最后,以实验验证之。     

基于三维不变矩的人脸表情识别系统研究

本文提出了基于三维不变矩的人脸表情识别系统研究框架。在对三维人脸表情模型进行预处理及归一化的基础上建立具有平移比例和旋转不变性的三维人脸表情模型的矩不变量特征表示。针对人脸表情分类应用背景采用基于支持向量机的智能学习技术研究实现利用多维度3D-Zernike描述子特征的人脸分析识别系统的建模,基于D-ABC算法的分析识别模型优化,提高模型可靠性和系统的鲁棒性,进而利用该系统进行三维人脸表情数据的分类识别。