基于Gaussian-Hermite 矩的图像局部特征描述与匹配研究

图像局部特征描述一直是图像配准与图像检索中极为重要的一部分。本 文深入研究Gaussian-Hermite 矩及其旋转不变矩的性质,根据尺度因子不影响其旋转不变性 的特点,提出基于多尺度Gaussian-Hermite 矩的图像局部特征描述方法,并通过实例与现有 的特征描述方法进行详细比较。实例结果表明,所提出的方法具有更强的特征描述能力。     

基于区域伪Zernike矩的商标图像检索

研究商标图像检索问题,针对在二值商标图像检索中要求准确、高效,因此确定出目标像素点的区域分布形式,解决商标形状特征,对平移、旋转、比例以及起始点等变化下特征不变性问题,提出了一种基于区域伪Zernike矩的提取图像形状特征的算法。算法根据图像目标区域的最小外接圆进行区域划分,提取区域的伪Zernike矩来描述图像形状特征进行商标检索。通过仿真实验证明,区域伪Zernike矩的提取图像形状特征的算法具有良好的平移,旋转及比例不变性,并用有较强的抗噪性。     

利用独立分量分析的运动模糊图像检索

研究了独立分量分析（ICA）算法在运动模糊图像检索中的应用。首先,对图片库中的图像进行ICA处理,构造由相互独立的基向量构成的子空间,将图片库中的图像及运动模糊图像分别向该空间投影,获得各自的特征。其次,利用特征向量间的余弦距离作为相似度度量标准,根据最近邻准则进行特征匹配与图像检索。最后,对人为加入高斯噪声、进行45°和90°旋转的运动模糊以及缺损图像进行了匹配检索实验。实验结果表明,利用ICA算法提取出的特征可以准确地检索出运动模糊图像的原图像,并且对噪声污染、旋转变换和图像缺损具有良好的鲁棒性。     

一种改进的综合纹理和形状特征的图像检索方法

提出一种利用小波进行综合纹理和形状特征的具有旋转、平移和尺度不变性的图像检索算法.使用角向矩加权方向定义图像的主方向来进行坐标轴的旋转矫正,得到图像的旋转不变性表示;采用具有平移和尺度不变性的小波变换对图像进行小波分解,利用各子带的能量作为纹理特征;利用小波分解的逼近子图重构图像并进一步利用Hu不变矩提取其形状特征.最后对纹理和形状特征进行高斯归一化,综合其特征进行检索.实验中对算法的尺度不变性、旋转不变性、平移不变性及对噪声的不敏感性进行了验证,实验结果证明了该算法具有更高的鲁棒性和查准率.     

基于图像矩的板材细胞图像取样方法研究

精确识别细胞的前提是细胞采样。利用图像矩的旋转不变性和平移不变性,提出利用图像矩的概念对细胞进行采样处理,进而提取细胞的相关数学参数。首先利用动态阈值的方法分割灰度化后的细胞图像;然后利用图像细化算法对粘连细胞进行分割处理;最后利用图像矩提取样本细胞。实验证明该方法有较好的稳定性和鲁棒性。     

正交旋转不变 V 矩及其在图像重建中的应用

定义在单位圆盘上的正交旋转不变矩函数(如Zernike矩) 具有非常广泛的应用. 本文基于一类正交分段多项式函数系--V系统, 构造了一种新型的矩函数, 称之为正交旋转不变V矩(简称为V矩). 除了正交性、旋转不变性之外, 由于V系统具有次数低、表达式简单的优点, V矩能够避免传统矩函数中高阶多项式的计算, 从而能够保证数值稳定性, 降低计算复杂度. 实验结果表明, V矩比传统的正交旋转不变矩具有更好的图像重建与图像检索结果.     

基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的尺度与旋转不变目标识别算法

由于正交矩对噪声鲁棒性强、重建效果好,因此被广泛应用于目标识别与分类中,但是正交矩本质上缺乏尺度变换不变性,而且必要的图像二值化与规一化过程会引入重采样与重量化误差。为此,在研究现有正交矩的基础上,提出了一种基于Radon变换和解析Fourier-Mellin变换的尺度与旋转不变的目标识别算法。该算法首先直接对目标灰度图像进行Radon变换,然后对Radon变换结果进行进一步解析,通过Fourier-Mellin变换将原图像的旋转变化转化为相位变化,将原图像的尺度变化转化为幅度变化;最后,通过定义一旋转与尺度不变函数,同时利用不变函数的4种特征,再应用k-近邻法实现分类。理论与实验结果表明,由于避免了正交矩方法存在的重采样与重量化误差,该算法的分类精度高于基于正交矩的分类方法,而且对白噪声的鲁棒性也显著高于基于正交矩的识别与分类方法。     

基于ICA的特征不变性目标识别

在图像目标识别中，目标图像平移、尺度和旋转不变性是一个重要前提，而高阶矩特征存在稳定性差的缺点．提出采用主分量分析(PCA)方法确定目标在最大方差意义下主轴的旋转角度，并结合稳定性好的低阶矩特征实现目标的平移、尺度和旋转不变性变换；然后利用独立分量分析(ICA)良好的目标特征抽取能力，在各目标特征空间重建目标模型，并通过对重建模型的误差分析实现目标识别；最后通过PCA确定目标旋转角度测试和ICA目标识别测试两个实验，证实了本文算法的鲁棒性和准确性．     

基于Radon和解析Fourier Mellin变换的尺度

由于正交矩对噪声鲁棒性强、重建效果好,因此被广泛应用于目标识别与分类中,但是正交矩本质上缺乏尺度变换不变性,而且必要的图像二值化与规一化过程会引入重采样与重量化误差。为此,在研究现有正交矩的基础上,提出了一种基于Radon变换和解析FourierMellin变换的尺度与旋转不变的目标识别算法。该算法首先直接对目标灰度图像进行Radon变换,然后对Radon变换结果进行进一步解析,通过FourierMellin变换将原图像的旋转变化转化为相位变化,将原图像的尺度变化转化为幅度变化;最后,通过定义一旋转与尺度不变函数,同时利用不变函数的4种特征,再应用k近邻法实现分类。理论与实验结果表明,由于避免了正交矩方法存在的重采样与重量化误差,该算法的分类精度高于基于正交矩的分类方法,而且对白噪声的鲁棒性也显著高于基于正交矩的识别与分类方法。     

基于复数矩不变性的图像检索方法研究

讨论了复数矩不变性的实现方法,介绍了复数矩不变性在图像检索中的应用及算法。用商标图像数据库进行图像检索实验,给出了实验结果。     

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。     

光照鲁棒的抗模糊新组合不变矩图像匹配方法

基于特征的传统图像匹配方法对环境光照变化和模糊噪声适应性较差,针对该问题文中提出了一种新组合不变矩。在Hu不变矩的基础上,重新组合构造出三个新组合不变矩并将其应用到图像匹配中。实验结果表明,这种新组合不变矩具有很好的光照鲁棒性和模糊不变性,能够有效地解决受光照变化和模糊噪声共同影响造成的匹配率下降问题;在保证高精度的前提下,匹配效率大大提高。该不变矩作为图像特征的描述形式进行图像匹配是有效可行的,具有良好的参考价值。     

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。     

基于遗传算法的图象不变矩匹配

研究模板和图象间的有效匹配，利用不变矩特征作为检测模板和图象中物体轮廓相似度的测度，同时把遗传算法引入图象匹配识别，并针对简单遗传算法在应用过程中出现收敛过早和早熟现象的问题，采用了一种 改进型遗传算法。该算法和不变矩相结合能有效检测出具有平移、旋转 和尺度变化的物体，该方法可以应用于实际图象匹配和识别中。     

Combined blur,translation, scale and rotation invariant image recognition by Radon and pseudo-Fourier–Mellin transforms

The idea of scale and rotation invariant image recognition based on Radon and Fourier–Mellin transforms has been presented recently. In this paper, we extend the previous work and propose a new method to construct a set of combined blur, translation, scale and rotation invariants using Radon and pseudo-Fourier–Mellin transforms, named Radon and pseudo-Fourier–Mellin invariants (RPFMI). The proposed method is robust to additive white noise as a result of summing pixel values to generate projections in the Radon transform step. We also present a mathematical framework of obtaining the Radon and pseudo-Fourier–Mellin transforms of blurred images, and a framework of deriving the combined blur, scale and rotation invariants. Theoretical and experimental results show the superiority of the proposed method and its robustness to additive white noise in comparison with some recent methods.     

图像模糊度参数估计与图像复原的实验及分析

由于成像系统与运动物体之间存在相对运动，摄像机在成象过程中经常会产生运动模糊。为了有效复原退化图像，需要从模糊图像中估计模糊函数的某些参数、噪声统计量等相关信息。在运动模糊中，模糊函数中最重要的参数是模糊度参数。模糊图像的模糊度内的像素点存在着相关性，利用其相关性可估计模糊度参数。根据运动模糊图像中沿着运动模糊方向与其他方向有不同图像特性的特点，估计水平直线运动图像模糊度参数并采用维纳滤波方法复原模糊图像，取得了较好的恢复效果。     

Quaternion Fourier-Mellin moments for color images

The quaternion Fourier-Mellin moments for describing color images are introduced, which can be seen as the generalization of traditional Fourier-Mellin moments for gray-level images. Then, the quaternion Fourier-Mellin moment invariants are derived, which could be a useful tool in color object recognition tasks that require the similarity invariance. In addition, the problem of color image registration using quaternion Fourier-Mellin moments is discussed. The registration method can match color images differing in rotation and scaling. The advantage of our method is that it can process color image directly, without losing color information. Experimental results validate the effectiveness of the method we proposed.     

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.