基于矩的圖像分析方法.pdf

1、當(dāng)前，在數(shù)字圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域里的一個(gè)重要研究方向是對(duì)圖像形狀特征的表達(dá)。矩函數(shù)是對(duì)圖像的一種非常有效的形狀描述子。它可以廣泛用于模式識(shí)別，物體分類。從本質(zhì)上講，不同的矩是由不同的連續(xù)或離散多項(xiàng)式作內(nèi)核而構(gòu)造的函數(shù)。最簡(jiǎn)單的矩是幾何矩。隨著研究的進(jìn)展，近些年來一些新形式的矩不斷地被提出，而每種矩都有其應(yīng)用方面的優(yōu)越性?，F(xiàn)有的矩描述子可以分為幾何矩、連續(xù)正交矩、離散正交矩等。 本文主要討論了矩方法在圖像處理中的應(yīng)用，內(nèi)容包括

2、：Pseudo-Zemike矩的兩種快速算法，擴(kuò)展的Zemike矩和擴(kuò)展的Pseudo-Zemike矩，離散正交Tchebichef矩的平移縮放不變量研究，離散旋轉(zhuǎn)矩及其與連續(xù)旋轉(zhuǎn)矩的比較。 對(duì)于Zemike矩，我們提出了它的擴(kuò)展形式Generalized Zemike矩，并證明傳統(tǒng)的Zemike矩只是該擴(kuò)展矩的一個(gè)特例。我們比較了擴(kuò)展Zemike矩和傳統(tǒng)Zemike矩在圖像重建和物體識(shí)別方面的性能。 對(duì)于Pseudo

3、-Zeroike矩，我們提出了兩種快速算法——改進(jìn)法和q迭代法。改進(jìn)法利用Clenshaw公式計(jì)算離散傅立葉變換，更加提高了原先算法的速度。q迭代法基于多項(xiàng)式本身的迭代性質(zhì)，避免了階乘的運(yùn)算，能有效的計(jì)算出某一指定階的所有矩值，具有很好的實(shí)用性。 此外，我們對(duì)傳統(tǒng)Pseudo-Zemike矩進(jìn)行了擴(kuò)展，提出了帶有參數(shù)α的正交復(fù)數(shù)矩，得到了較為理想的旋轉(zhuǎn)不變描述子。 對(duì)離散正交的Tchebichef矩，我們推導(dǎo)出了基于多項(xiàng)