Hu新增不变矩在零水印中的应用

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。     

DCT域零水印算法在数字壁画中的应用研究

本文针对数字壁画图像的版权问题,提出一种基于Hu不变矩的DCT域零水印算法。构造DCT域系数数组的Hu不变矩,利用线性数组的权值来生成水印信息,然后在第三方注册水印,加盖时间戳并签名。检测时,根据特定的阈值与IPR信息库中的水印进行对比,确定版权所有。实验结果表明,该算法克服了传统水印保护数字壁画的实现复杂度等问题,适用于数字壁画的版权保护。     

Radon变换修正不变矩在零水印中的应用

提出一种使用修正后的Radon变换不变矩零水印算法.该算法的思想是先计算原始图像的Radon变换不变矩,利用其构建零水印系统;然后用参考图像和测试图像之间的相关系数来修正Radon变换不变矩,最后利用修正后的Ra-don变换不变矩来检测水印.文章的算法在满足Radon变换不变矩具有的所有性能外,能够有效抵抗常规的信号处...     

曲波变换用于磨粒图像不变矩的提取

曲波变换(curvelet)具有各向异性和良好的曲线奇异性表达能力。为了克服Hu不变矩和不变小波矩在表达铁谱磨粒形貌信息方面的不足,将曲波变换引入磨粒特征提取过程,并与Hu不变矩结合,提出一种基于曲波变换的磨粒图像不变矩提取方法。首先利用曲波变换将图像进行分解与重构,得到不同尺度的子图像;然后提取各子图像的Hu不变矩,获得图像的曲波不变矩;最后将该方法应用于典型磨粒识别,总识别率达到83.33%。实验结果表明,与Hu不变矩和不变小波矩相比,磨粒图像的曲波不变矩能更好地表达磨粒的形貌特征。     

基于小波矩的车辆特征提取算法研究

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。     

基于最小外接圆补偿机制的形状图像检索

提出了一种新的基于最小外接圆补偿机制的二值形状图像检索算法,其不仅提取了目标区域的特征,而且补偿了目标最小外接圆下的背景区域特征。提取常用于描述区域特征的Hu不变矩和Zernike不变矩作为图像特征,不变矩特征具有平移、缩放、旋转不变性。图像相似度用归一化特征向量的欧氏距离表示。该方法不仅计算简单,而且可有效补偿人眼的视觉感受。通过大量实验表明,该算法较仅基于目标区域的检索算法取得了更好的检索精度和回召率。     

统一Hu矩及在电视图像目标识别中的应用

分析了在离散状态下比例因子对不变矩特征的影响,扩展了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,构造了一种新的不变矩,统一了基于区域和边界的矩不变量公式,并满足离散状态下的比例不变性,比传统的不变矩更具一般性。将其应用到电视图像目标识别中,仿真结果表明,不变矩不变性好,识别率高,实时性好,具有一定的应用前景。     

基于双特征匹配层融合的步态识别方法

步态识别是根据人类走路的姿态来进行远距离的身份识别。针对轮廓不完整的图 像和关键帧容易造成部分信息丢失而引起的识别率下降问题,提出一种基于双特征匹配层融合 的步态识别方法。步态既有静态图像特征,又有动态速度变化特征,因此本文提出用匹配层融 合方法将静态的 Hu 矩 6 个不变矩特征和动态的帧差百分比特征融合后进行步态身份识别。首 先对一个周期内的归一化步态图像进行 Hu 矩特征以及帧差百分比的特征提取,将 Hu 矩 6 个不 变矩特征描述成一个特征向量,然后运用匹配层融合算法对 2 个特征进行融合;最后使用 K 近 邻分类器进行身份识别。实验表明,该方法较单一方法能够有效地提高步态识别正确率。     

Hu不变矩的构造与推广

为了更简洁高效地构造指定要求的不变矩,并判断矩组信息冗余性,推导了实复矩反演关系公式并提出了Hu不变矩构造定理。不变矩多项式和不变矩多项式空间概念的引入,可以赋予不变矩多项式空间代数结构特征。结合组合计数定理,列出了工程上非常实用且没有信息冗余的全部3阶4次不变矩,这是对7个经典Hu不变矩的推广。实验表明,与Hu不变矩的代数不变量构造方法和三角函数系构造方法相比,该构造方法更简洁高效且具有一般性,也更适合判断矩组信息冗余。所构造新不变矩具有较好的鲁棒性,用于图像描述取得了较好效果。     

直方图不变矩在零水印中的应用

本文提出了一种使用直方图不变矩抗几何攻击零水印算法。该方法首先对图像直方图进行分析,然后计算该图像的直方图不变矩,最后使用直方图不变矩来构建水印系统。水印提取过程简单,只需计算所得图像的几个直方图不变量。文中给出了实验结果,并与基于几何矩不变量的算法进行了比较。经过仿真实验证明,该方法对于旋转、缩放等攻击具有很好鲁棒性的同时,对于普通的滤波、JPEG压缩攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

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。     

基于视觉的无人机自主着陆地标识别方法

在无人机自主着陆过程中,传统地标识别方法的相似阈值确定需大量实验估计。为解决此问题,采用一种基于仿射不变矩和支持向量机的识别方法,首先设计了六圆组合的图标作为无人机自主着陆地标;由于无人机会拍摄到发生扭曲的地标图像,因此提取地标的仿射不变矩作为输入特征;最后将其输入支持向量机分类模型,完成地标的识别。与传统的几何不变矩和BP神经网络相比较,该方法提高了地标的识别精度并降低了识别测试时间,因此对地标识别具有一定的实用性。     

基于遗传规划的SAR图像目标识别

针对SAR图像目标的特征,采用新的Hu不变矩和仿射不变矩的组合作为特征矢量,设计了一种基于遗传规划的SAR图像目标识别算法。该方法不需要数据先验知识,通过自身的学习就能快速发现数据和数学表达式之间的联系。通过对MSTAR数据中的3类目标进行仿真实验,获得了较好的识别率。     

融合Hu矩与BoF-SURF支持向量机的手势识别

基于尺度不变特征变换的特征包（BoF-SIFT）支持向量机的分类方法具有较好的手势识别效果, 但是计算复杂度高、实时性较差。为此, 提出了融合Hu矩与基于快速鲁棒特征的特征包（BoF-SURF）支持向量机（SVM）的手势识别方法。特征包模型中用快速鲁棒性特征（SURF）算法替换尺度不变特征变换（SIFT）算法提取特征, 提高了实时性, 并引入Hu矩描述手势全局特征, 进一步提高识别率。实验结果表明, 算法无论是实时性还是识别率都要高于BoF-SIFT支持向量机方法。     

基于不变矩的高分辨率遥感图像建筑物提取方法

为了有效地对图像进行特征提取, 利用不变矩算法对IKONOS和WorldView两种高分辨率遥感图像的城市建筑物地区进行提取。首先将图像数据经过Canny边缘检测和标记分水岭分割, 然后在此基础上分别利用胡氏不变矩和仿射不变矩对图像进行特征提取; 最后通过实验结果的评价可以证明在建筑物的特征提取上, 仿射不变矩比胡氏不变矩的提取效果更加显著, 进而也证明了利用不变矩算法对高分辨率遥感图像建筑物特征提取这一方法是可行且有效的。     

基于颜色聚类和Hu不变矩的道路交通标志检测

介绍了一种基于颜色分割和区域描述的交通标志检测方法。该方法利用在RGB空间的颜色聚类算法分割出感兴趣色彩区域,然后进行形态学处理,最后结合Hu不变矩对道路交通标志进行识别。识别结果表明,基于颜色聚类和Hu不变矩的交通标志识别方法具有很强的抗图像平移、缩放和旋转识别能力,并具有实现简单、识别速度快、准确率高等特点,有较高的实用价值。