基于Gaussian-Hermite矩的旋转运动模糊不变量

目的 模糊图像的分析与识别是图像分析与识别领域的重要方向。有些图像形成过程中成像系统与物体之间存在相对旋转运动,如因导弹高速自旋转造成的制导图像的旋转运动模糊。大多数对于这类图像的识别都需要先对模糊图像进行“去模糊”的预处理,且该类方法存在计算时间复杂度较高及不适定的问题。对此,提出一种直接提取旋转运动模糊图像中的不变特征,用于旋转运动模糊图像目标检索和识别。方法 本文以旋转运动模糊的退化模型为出发点,提出了旋转运动模糊Gaussian-Hermite(GH)矩,构造了一组由5个对旋转变换和旋转运动模糊保持不变性的GH矩不变量组成的特征向量(rotational motion blur Gaussian-Hermite moment invariants, RMB＿GHMI-5),可从旋转变换和旋转运动模糊的图像中直接进行目标检索和识别,无需前置复杂的“去模糊”预处理过程。结果 在USC-SIPI(University of Southern California—Signal and Image Processing Institute)数据集上进行不变性实验,对原图进行不同程度的旋...     

基于Tchebichef不变距的图形识别

论文提出一种新的基于Tchebichef不变距的图形识别方法,Tchebichef不变距通过对图像进行大小归一化、平移处理以及旋转处理并结合Tchebichef正交距得到;利用提出的Tchebichef不变距作为特征进行图形的识别,和采用Hu不变距以及Zernike不变矩的识别方法相比,无论是在无噪声还是在有噪声的情况下都有更高的识别精度;仿真试验证实了本方法的可行性。     

基于离散Tchebichef矩和软决策量化的图像压缩

图像压缩编码能有效地减少图像像素间的信息冗余,并同时能保证图像重构质量和较低的计算复杂度。基于变换域的图像压缩编码是目前最常用且性能最优的压缩技术之一,但基于离散正交矩的图像压缩方法还未被深入研究。在研究JPEG的编解码流程的基础上,提出了基于离散Tchebichef矩的图像压缩算法。通过KS测试统计的方法研究变换系数的分布规律,利用软决策量化设计最优的量化表近似码率和失真度,从而提升了重构图像质量;接着对量化结果进行熵编码,最终实现了基于离散Tchebichef矩的图像压缩和重建全过程。在JPEG顺序编解码的流程下,与主流的DCT图像压缩方法进行比较,实验结果表明,比特率大于0.5bpp时,该算法重构的图像的质量更高;当PSNR分别为35dB,40dB,45dB时,其压缩性能明显优于DCT。同时,它们在编解码运行时间上接近。     

基于Tchebichef矩和粗糙集的图像分类方法

矩函数能够描述物体形状的全局特征,而采用粗糙集理论解决图像分类问题能避开图像相似度大小的复杂计算.考虑到二者在图像数据处理方面的优势,提出一种基于Tchebichef矩和粗糙集的图像分类方法.首先从图像中提取出Tchebichef矩,再应用粗糙集进行图像分类.实验结果表明该方法能有效地进行图像分类,同时比较了基于Tchebichef矩、Zernike矩和Hu矩的识别结果,说明该方法优于其它方法.     

基于Tchebichef矩和小波提升的数字水印算法

提出一种基于Tchebichef矩和小波提升的抵抗几何攻击的内容认证水印算法,对图像进行一次小波提升分解,计算其低频成分的Tchebichef低阶矩不变量来构建水印系统。水印认证过程只须计算图像的几个低阶Tchebichef矩不变量。将该算法与基于几何矩不变量的算法进行比较。结果表明,该算法简单、有效,对旋转、缩放、剪切等几何攻击以及JPEG压缩等攻击具有较高的稳健性。     

相位矩不变量

为了克服矩不变量存在的高阶矩计算不稳定和对噪声敏感的问题,提出一种构造相位矩不变量的方法．通过选取正交基构造相位函数,然后将相位函数作为模型函数生成新的矩不变量．该方法可以将矩不变量这种全局不变量与局部特征进行结合．分析和实验结果表明,该方法可以对不变量进行有效的拓展,并且可以取得优于原不变量的检索结果．     

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。     

基于Tchebichef矩的区域复制窜改检测算法*

提出了一种新的数字图像被动认证算法,用于检测同幅图像的区域复制窜改问题。算法首先利用离散小波变换提取图像的低频分量,再对低频分量进行分块并提取每一块的离散正交Tchebichef矩特征;然后将特征矢量进行字典排序,比较相邻两组特征矢量的相似性;最后利用阈值判别实现窜改伪造区域的检测和定位。实验结果证明,算法能较好地检测及定位出图像中复制与窜改区域,且具有运算量小、检测效率高、鲁棒性好等特点。     

利用角点坐标计算图象的矩不变量

本文提出了一种直接利用角点坐标计算形状的方法,并导出了低阶矩的闭合形式,最后给出了计算M．K．Hu提出的七个矩不变量的算法。该算法计算的是经典不变矩的精确值,但大大地筒化了计算。     

基于Tchebichef矩的感兴趣区水印

提出了一种基于视觉注意机制的图像感兴趣区域(regions of interest,ROI)纹理块鲁棒水印方案,用视觉注意模型计算出图像的显著图,基于显著图坐标和图像纹理区,采用调整Tchebichef矩系数的方法对感兴趣区域进行水印的嵌入,用于保护图像的感兴趣区域。该算法实现了对图像感兴趣区域的有效自动分割,提高了计算机图像分析与处理的有效性和针对性,对图像压缩、滤波、噪声添加、背景替换以及恶意剪切等攻击均具有很强的鲁棒性。     

Legendre矩的一种有效算法

Ｌｅｇｅｎｄｒｅ正交矩的模式识别、图像分析等许多领域有成功的应用,然而,由于正交矩的复杂性,目前有关正交矩快速算法的研究很少,从而在一定程度上影响了它的应用,对此,作者对Ｌｅｇｅｎｄｒｅ多项式进行了研究,获得了一些新的有效的性质,它们能够显著地减少矩计算中的运算量。     

基于两变量Krawtchouk矩的图像重建

传统的离散正交Krawtchouk矩的基函数由两个单变量的Krawtchouk多项式乘积构成,它割裂平面两个方向之间的联系。提出了一种新的、以两变量Krawtchouk正交多项式为基函数的图像矩,并推导了正则化后两变量多项式的简单的计算方法。重建实验结果表明,相对于同系数的单变量的离散正交矩,两变量离散正交矩的重建误差更小。     

正交样条矩与三维模型检索

提出三维正交样条矩的定义,并将其应用于三维模型检索.作为一种正交多项式函数系,正交样条函数结合球面调和函数所定义的矩具有正交性等优良性质.样条函数的局部性对于突出模型的局部特征有较好的效果.实验结果表明,三维正交样条矩优于三维小波矩,具有更高的检索效率.     

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.     

基于两变量Hahn矩的图像分析

提出了一种新的、以两变量离散正交Hahn多项式为核函数的图像矩,推导了正则化后,两变量离散正交Hahn多项式的简单的计算方法。对二值图像、灰度图像以及噪声图像的重建实验表明：相对于同系数的单变量的Hahn矩,两变量Hahn矩的重建误差更小。因此,它们能够更好地提取图像的特征。