基于改进的Hu不变矩的图像检索技术研究

提出一种改进的Hu不变矩形状特征描述算法。首先使用Canny算子对图像进行边缘轮廓提取,然后分析传统Hu不变矩的缺点提出一种相对矩与离心率特征相结合的不变矩描述算法,通过实验证明改进后的形状描述算法具有良好的旋转不变性、平移不变性以及尺度不变性,同时对改进前后的检索性能进行实验对比,发现改进后算法的检索性能优于改进前。     

基于局部Zernike矩的RST不变水印

旋转、缩放和平移(RST)等几何攻击能够破坏水印检测的同步性,而使常规水印检测失败,提出了一种基于图像局部Zernike矩的RST不变水印算法.利用图像归一化后的Zernike矩幅度具有RST不变的性质,将由Zernike矩重构的水印图像在空域嵌入原始图像的局部中,并提取该区域的Zernike矩幅度矢量作为水印矢量.水印检测时,计算局部区域的Zernike矩,并与已知Zernike矩矢量计算均方误差根(RMSE)判断水印存在与否.与使用图像全局Zernike矩相比,使用局部矩使得水印具有更好的旋转不变性,同时水印对于缩放、JPEG压缩和噪声等攻击也具有较好的检测性能.     

一种不变的基于傅立叶变换的区域形状描述子

 提出了一种不变的基于傅立叶变换的区域形状描述子.该方法首先将区域形状图像用极坐标光栅重新采样成形状像素矩阵,然后对该矩阵进行两次一维傅立叶变换和一次相位修正操作,最后用低频傅立叶系数构成的矩阵作为形状描述子.该形状描述子不仅保留了傅立叶系数中的相位信息,而且满足不变性.实验结果表明该方法要优于现有的傅立叶区域形状描述方法和Zernike矩形状描述方法.     

基于Zernike矩的低信噪比红外目标检测方法

针对低信噪比红外目标图像,分析了Zernike矩的基本原理、计算方法和旋转不变性,提出了基于Zernike正交矩的低信噪比红外目标检测方法,并比较了模板匹配、Hu矩、Zernike矩方法的目标识别效果.理论分析与实验验证了所提方法的有效性.     

一种新的Pseudo-Zernike矩的快速算法

Zernike矩因具有正交性和旋转不变性而广泛应用于模式识别、图像分析等领域.Pseudo-Zernike 矩具有与Zernike 矩相似的性质,但它较Zernike 矩具有更好的抗噪声性.由于pseudo-Zernike矩的复杂性,相关的快速算法的研究尚未得到很好的解决.本文根据pseudo-Zernike矩自身的特点,推导了一种快速有效的计算方法.     

高速的9×9尺寸模板Zernike矩边缘算子

根据Zernike矩基本原理,提出了基于9×9模板尺寸的Zernike矩边缘算子。首先推导Zernike矩模板计算过程,然后计算出2个9×9模板,并选取二值图像和经过5次平滑的模糊图像为对象对新算子进行了测试。结果表明:对于理想的二值图像,新算子具有较强的边缘细化能力,且边缘检测精度也较高;而对于模糊图像,虽然新算子的边缘检测效果也较好,但应注意边缘图像表征与亚像素坐标数据间存在不一致的现象。最后,采用先粗后精定位思想,使新算子的运算速度大幅提高,耗时仅为0.19s。     

基于改进爬山算法的微小零件亚像素级定位

为提高微小零件亚像素级定位效果,采用改进爬山算法。将目标区域向外扩展获得调焦窗口跟踪漂移图像,边界由像距和视角决定;然后优化爬山搜索算法得到最优收敛解,二维图像信息熵构成调焦图像评价函数;改进Zernike矩算法,通过高阶矩的模代替边缘参数,减少了计算量,卷积窗口矩阵构成Zernike矩的差值,提高定位精确度;最后给出了算法流程。实验结果显示,改进Zernike矩偶模板比奇模板边缘亚像素定位误差小,相比空间矩算法、多项式拟合算法、Zernike矩算法、区域生长算法和模板匹配算法,对规则形状定位误差均值分别减少了43.24%,21.62%, 32.43%,27.03%和56.76%;对不规则形状定位误差均值分别减少了39.02%,20.15%,26.83%,24.39%和51.22%。本文算法定位精确度较高。     

基于动态方向梯度矢量流蛇模型的图像分割

提出了一种改进的基于动态方向梯度矢量流蛇模型的MR脑肿瘤图像分割新方法,实验结果表明该方法能够有效地分割提取出脑肿瘤图像.为了对MR脑肿瘤图像形状特征进行描述,提出了一种改进的基于Zernike矩的快速算法,为进一步诊断病情提供了有效的帮助.     

改进的统一Hu矩在图像目标识别中的应用

以图像的平移、旋转及尺度变换为研究对象,结合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,进一步改进了统一Hu矩,并证明了改进后的不变矩在离散状态下的不变性。其中针对图像旋转的特点引入权向量的改进发法,并通过实验证明了这种方法极大提高了图像在旋转变换后的识别命中率,使其具有一定的应用前景。     

基于改进Zernike矩的光斑图像亚像素边缘检测算法

为了满足光束质量检测中对光斑边缘高精度的定位要求,采用了一种基于改进Zernike矩的亚像素边缘检测算法.首先由Sobel算子对光斑进行粗定位,再由Zernike矩的边缘模型对获取的像素级边缘进行重定位,最后根据改进的边缘判断条件,确定图像中的实际亚像素边缘点,以完成光斑图像亚像素级边缘的提取.通过对仿真图像亚像素边缘...     

利用Zernike矩对心脏超声图进行光流场计算的邻域优化算法

本文针对心脏超声图的特性 ,介绍了一种计算二维光流场的邻域优化算法 ,通过对Zernike矩的正交性、旋转不变性等特性的分析 ,论证了Zernike矩在心脏超声图中作为运动不变特征的优越性 ,从而将传统光流场计算中的亮度不变假设推广到了亮度各阶Zernike矩不变 .另外 ,由于Zernike矩计算了像素点附近其余像素的贡献 ,使得单个像素点引起的误差对特征的影响大大减小 ,从而提高了算法的鲁棒性     

Performance of Object Classification Using Zernike Moment

Moments have been used in all sorts of object classification systems based on image. There are lots of moments studied by many researchers in the area of object classification and one of the most preference moments is the Zernike moment. In this paper, the performance of object classification using the Zernike moment has been explored. The classifier based on neural networks has been used in this study. The results indicate the best performance in identifying the aggregate is at 91.4% with a ten orders of the Zernike moment. This encouraging result has shown that the Zernike moment is a suitable moment to be used as a feature of object classification systems.     

基于改进型形状上下文描述子的字母手势识别

针对基于单目视觉信息的裸手手势,采用了基于改进型形状上下文描述子的分类识别方法。该方法首先通过肤色信息以及背景建模提取手部区域,然后利用单手指模板对手指进行检测,同时采用改进型形状上下文描述子对手部区域整体轮廓进行描述。在此基础上,使用有向无环图支持向量机(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine,DAGSVM)对所提取的特征进行模式分类。其中,针对基本算法存在的问题,改进型形状上下文描述子将基于各个轮廓点的形状上下文直方图改为基于重心的形状上下文直方图,以提高计算速度,增强实时性。对30种字母手势,3种控制手势和10个数字手势开展的离线和在线实验结果表明,该方法取得了较好的分类准确率(离线:96%,在线:91%)和较高的实时性(识别时间14~15ms),适用于基于字母手势的实时人机交互。     

基于薄膜振动模型的曲线匹配方法

提出了一种基于薄膜振动模型的仿射不变曲线描述子.本文针对两种类型的曲线匹配进行研究:若尔当曲线和开曲线.对于若尔当曲线,首先将若尔当曲线进行标准化,消除仿射畸变对曲线匹配的影响,然后应用有限元方法在标准化曲线的区域内求解Helmholtz方程的本征值构造曲线描述子;对于开曲线,首先应用欧氏距离变换对开曲线建立窄带模型形成封闭区域,然后提取窄带的若尔当曲线代替原开曲线,最后利用若尔当曲线匹配的方法提取曲线描述子,实现开曲线的匹配.用图像库中的图像和真实图像进行实验,结果表明本文方法要优于现有的傅里叶形状描述方法和Zernike矩描述方法.