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离散状态下的不变矩算法研究 总被引:12,自引:0,他引:12
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。 相似文献
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矩是基于区域的形状描述子,相对于基于轮廓的描述子例如傅立叶、链码描述子等,对于不连通的图像形状描述和对噪声的鲁棒性等方面有着更良好的性能.正交矩又可分为连续正交矩和离散正交矩,Krawtchouk矩是离散正交矩中的一种,和连续正交矩不同,基于离散正交矩本身的离散特性,更适合于对数字图像的处理.但同其他离散矩一样,Krawtchou矩并不具备天然的几何不变性(旋转、缩放和平移),这也从一定程度上限制了Krawtchouk矩的应用.为使Krawtchouk矩得到更广泛的应用,对Krawtchouk旋转不变矩的构造进行详细分析和实验,比较出更适合用于浮游植物的Krawtchouk旋转不变矩. 相似文献
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提出一种基于Krawtchouk矩的水印算法,通过修改一些原始Krawtchouk矩并重构图像以获得水印图像.基于Krawtchouk矩与几何矩的关系,提出采用具有平移、比例缩放和旋转不变性的几何不变矩来检测水印.实验表明,与用Krawtchouk不变矩检测相比,该算法对于大角度旋转和图像平移的几何攻击具有更好的鲁棒性. 相似文献
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基于步态能量图和不变矩的身份识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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王晶 《计算机与数字工程》2011,39(6):83-85,141
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。 相似文献
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车辆目标图像特征提取是智能交通系统中车辆识别与分类的关键问题。在车型提取算法中,矩特征是较为常用的车型特征描述子。针对Hu矩的七个特征分量在数量级上差别较大且受比例因子影响的问题,基于不变矩和小波能量的原理和特点的研究,重点提出了基于小波矩的特征提取算法,并应用于车辆的特征提取。最后的实验对实际车辆图像进行采集,对预处理图像进行小波分解得到三级子图像,对子图像求取修正Hu不变矩,将不变矩作为特征量,利用最小邻距离分类得出识别结果。最后的实验结果显示,通过这种方法提取的特征量具有平移、旋转、比例不变性,能反映目标图像的重要的、本原的属性,与传统Hu矩相比,识别率提高了13.5%,达到了预期的目标。 相似文献
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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。 相似文献
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为了更有效地利用小波矩不变量算法来快速无损地计算图像特征值, 提出了一种融合Mallat算法的无损采样的新型小波矩不变量算法. 在此基础之上, 结合傅里叶变换的原理及特点, 提出了基于频率幅值谱与小波矩不变量的特征提取方法. 并将改进的小波矩不变量算法与传统使用三次B样条矩的小波矩、Hu矩进行了比较. 实验表明, 改进的小波矩不变量在比传统小波矩不变量算法性能几乎没有损失的情况下, 大大加快了小波矩不变量的计算速度, 并且基于频率幅值谱的小波矩有更强的抗噪性. 相似文献
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针对传统非正交矩很难进行图像重建的缺点,以及离散矩用于重建需要重复采样的缺陷,以降低图像重建误差为目标,提出了一种以在离散坐标空间内拟合克罗内克狄拉克函数为核心思想的新形式矩的定义--基于勒让德多项式的矩,并对其性质进行了阐述。这种矩在函数空间非正交却拥有优秀的重建效果,且其在矩计算误差、旋转不变性等多个维度较目前主流矩都具有更优秀性能,特别是在目前主流图像矩表现不尽如人意的大尺寸图像领域。此外,突破性地发掘图像矩的抗噪音性能并加入性能对比。通过与目前主流的三种矩:Zernike矩、Polar-Fourier矩以及Polar Harmonic Transform(PHT)矩的对比实验,证明利用这种基于新思想的矩提取图像特征可以具有更小的信息冗余度及多个维度的鲁棒性,其在旋转不变性、减小图像重建误差以及提高抗噪稳定性方面的性能表现至少可以提高22%。 相似文献
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从数学上分析了弧矩在数字图像缩放时的变化规律,得出通过组合矩的方法无法改善其缩放不变性的结论,并指出了改善其缩放不变性的两种方法。仿真结果证明了本文所提出的结论的正确性和方法的可行性。 相似文献