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。     

相对矩及在几何形状识别中的应用

在计算机视觉中,几何形状的识别具有十分重要的意义,而一般几何形状可以分为区域和结构两类。Hu提出的不变矩是用于区域形状识别的几何特征,但对于结构则因不满足缩放不变的条件而不适用。为此对Hu提出的区域不变矩和Chen提出的区域不变矩快速算法进行了扩展,并定义了对于结构和区域均满足平移、缩放、旋转不变的相对矩,从而统一了区域和结构的矩特征计算公式,而且与Hu的不变矩相比,更具有一般性,利用相对矩进行的识别实验表明,相对矩是对区域、封闭和不封闭结构的形状进行识别的有效特征,尤其在识别封闭和不封闭结构时,比傅立叶描述子等传统方法简便。     

一种新的二维图像几何矩快速计算方法

几何矩是二维图像形状特征的有效描述,本文提出了一种新的快速计算二维图像几何矩的方法,通过分离二维矩为计算两步一维矩,并将阶数高的一维矩计算中的乘法运算转换为加法运算,能够大幅度地提高计算二维图像几何矩的计算速度。本文从理论上证明了新算法的有效性与时间复杂度,并进行了实验分析,验证了新算法的运算速度效率。     

4种矩描述子在形状检索中的性能比较

在基于内容的图象检索(CBIR)中,形状是图象的主要低层特征之一.人们虽已经提出了许多表示形状的方法,然而大多数方法都要假定知道形状的边界信息,在一般情况下,形状的边界是无法获取的.基于区域的描述子不但适用于一般形状,而且具有很强的抗噪声和抗失真能力.通过对下列4种区域形状描述符的研究和比较几何不变矩(GMD),Legendre矩(LMD)、Zernike矩(ZMD)以及正交的Fourier-Mellin矩(OFMMD),并在一个由400多幅图象组成的形状库上进行的检索试验表明,从计算复杂度、稳健性、分层表示以及检索性能来考虑,Zernike矩是4种矩当中最适合于进行形状检索的描述符.     

基于机器视觉的形状尺寸检测方法研究

基于机器视觉技术的产品自动检测、分类和测量系统,由于非接触性和快速、精度高等优点在实际生产中得到广泛关注.论文研究并建立了目标体几何形状和尺寸检测机器视觉系统.原始图像经过预处理、获取图像轮廓特征后,采用一个基于不变矩、相对矩和提取角点特征的新方法自动识别目标体的形状.根据工业应用实际情况,线性模型标定获取摄像机内外参数,计算目标体形状特征的真实尺寸.实验证明该方法计算复杂度相对于带佣的Hough变换大大降低,适合实时处理,实验结果较为理想.     

一种新的基于边界的几何矩快速分割算法的研究

在计算机视觉中，利用不变矩实现几何形状体的识别具有十分重要的意义^[1,2]，几何矩的算法实现在其中起着关键的作用，寻找图像的几何矩的有效快速算法一直是研究的热点。本文提出了一种新的基于边界的几何矩快速分割算法，其主要思想是对不依赖于图像中的具体几何形状体的那部分矩计算，预先分割出来，这样在处理一组实际图像之前，这部分计算可以被预先完成；然后对依赖于图像中的具体几何形状体的剩余部分矩计算，可以快速地求得；最后分别用经典几何矩算法，文献[5]的算法和本文的新算法，对一组阶梯轴的二值图像进行几何矩的求解，结果表明此算法的有效性和快速性。     

一种基于Krawtchouk矩的水印算法

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.     

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.     

基于形状不变矩的t-混合模型的图像分类

提出一种基于物体形状不变矩特征,采用t-混合模型计算后验概率的统计形状分类的方法:采用Hu形状不变矩作为图像特征,用t-混合模型的EM迭代算法,估计出模型中未知参数,计算出形状类别的后验概率。实验结果表明,物体序列的形状不变矩具有良好的统计分布性质,按其后验概率分类的准确性较高。     

矩快速算法综述

矩是图像处理、模式识别和计算机视觉中的通用技术之一.本文逐一介绍了几何矩和正交矩的各种快速算法,并对其性能进行了评估.几何矩快速算法包括图像变换、Delta方法、拐点方法、Green定理法、图像块表示法、可重构网格法、SIMD阵列法和VLSI算法.与几何矩相比,正交矩快速算法种类较少.     

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。     

基于结构矩不变量的形状相似性比较

在传统的几何矩定义的基础上进行扩展,给出了结构矩的定义和计算。其实质是对原有几何矩定义中的密度函数经过变换得到新的密度函数。在此基础上定义的不变矩突出或者扩大了形状之间的差别,因而使形状相似性的比较建立在更为可靠的基础上。基于平方变换的实验表明,与传统的几何矩相比结构矩方法具有更好的效果。     

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。     

A database system of mechanical components based on geometric and topological similarity. Part II: indexing, retrieval, matching, and similarity assessment

This paper presents an approach for retrieving and matching similar designs in a database of mechanical components. The retrieval and matching process is based on the geometric and topological similarity between mechanical components. The process constitutes five steps: (i) transforming the component from the CAD system in STEP format, (ii) building an attributed graph for it, (iii) abstracting the graph into some geometric entities, (iv) retrieving a set of similar graphs based on the abstracted data, and (v) matching the graph of the new design with each graph on the set of similar graphs. This paper addresses the last three steps. Retrieving and matching mechanical parts based on their shape has many applications such as cost estimation and process planning. Matching similar parts and calculating a similarity index for them has applications in manufacturing evaluation, design by case-based reasoning, robotics, and computer integrated manufacturing. Having a database system of mechanical components based on part shape serves in all of these applications.     

Automatic layout of 2D free-form shapes based on geometric similarity feature searching and fuzzy matching

Two-dimensional (2D) irregular layout is widely applied in various manufacturing processes, such as sheet metal cutting, shipbuilding, and electronic component placement. An efficient layout algorithm can effectively improve the material utilization, thereby reducing manufacturing cost. But the free-form shape layout problem is very challenge as it is difficult to exactly represent a free-form shape. There is not an efficient method currently available for the 2D free-form shape layout. This paper proposes a method based on the geometric similarity feature searching and fuzzy matching for the 2D free-form shape layout. The freeman chain code is developed to describe the contour information of shapes and forward-lines to form the basis of the layout strategy. A strategy based on fuzzy matching is proposed for the layout, which includes searching geometric similarity features using the longest common subsequence and the proposed placement algorithm to complete the collision. Three computational experiments are conducted to analyze the performance of the proposed method. Experimental results show that the proposed method is feasible and effective with the good applicability to achieve a high filling rate in reduced time.     

基于五官特征的人脸剪纸生成方法研究

人脸肖像剪纸应该重现生动的图像细节,为了实现这一目标,提出了一种基于五官特征与图像变形算法的两阶段人脸剪纸合成方法。收集艺术家的人脸剪纸创作,分割五官部位并提取各组件的几何特征,建立数字化五官剪纸数据库。对目标人脸图像进行剪纸合成：在第一阶段,标定目标人脸图像的特征点,分割其五官部位,并提取各部位的几何特征,之后分别计算目标人脸五官与剪纸数据库中各对应组件基于几何特征和形状上下文特征的相似性度量值;通过融合几何特征和形状上下文特征,选择匹配相似度较高的剪纸部位,拼接得到初步的人脸剪纸图。在第二阶段,采用薄板样条（Thin Plate Spline,TPS）变形算法对第一阶段合成的人脸剪纸图进行变形,得到最终的剪纸图像。通过多人视觉测评实验,结果表明运用该方法得到的人脸剪纸图能够达到较为满意的效果。     

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。     

Similarity assessment of 3D mechanical components for design reuse

Duplicate designs consume a significant amount of resources in most new product development. Search of similar parts for a given query part is the key to avoid this problem by facilitating design reuse. Most search algorithms convert the CAD model into a shape signature and compute the similarity between two models according to a measure function of their signatures. However, each algorithm defines the shape signature in a different way, and thus has its own limitations in discriminating 3D parts. This paper proposes a search scheme that successfully complements various shape signatures in similarity assessment of 3D mechanical components. It considers form-feature, topological, and geometric information in component comparison. Such an integrated approach can effectively solve the feature intersection problem, inherited in any feature-based approaches, and capture the user's intent more precisely in the search, which geometry-based methods fail to accomplish. We also develop a set of algorithms that performs the component comparison in a polynomial time. The proposed scheme is implemented in a product design environment consisting of commercial CAD and PDM systems. The result demonstrates the practicality of this work in automatic search of similar mechanical components for design reuse.     

采用K-means的脑肿瘤磁共振图像分割与特征提取

大脑肿瘤分割对于医师判断肿瘤恶化程度非常重要。然而,由于肿瘤的不规则形状、与周围组织的低对比度以及出现位置的不固定,给脑肿瘤的精确分割带来很大的困难。传统的K-means分割方法仅仅利用图像的灰度特征,很难准确分割肿瘤边界。利用灰度共生矩阵提取出的纹理特征,并结合图像几何不变矩特征对分割出的脑肿瘤图像进行特征提取。灰度共生矩阵定义为像素对的联合概率分布,是一个对称矩阵,它不仅反映图像灰度在相邻的方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息,也反映了相同的灰度级像素之间的位置分布特征,是计算纹理特征的基础;几何矩（不变矩）具有旋转、平移、尺度等特性,能将图像分解为有限特征值,并且通过对比所提取出的同一病人的肿瘤图像的不变矩参数,可以获得该肿瘤几何形状变化程度。实验结果表明,该方法可以同时从纹理和几何特征对图像特征进行描述,与分别采用灰度共生矩阵和不变矩方法进行特征提取相比较,降低了算法计算量,同时提升了算法的抗噪性。