基于矩的圖像分析方法.pdf

1、當(dāng)前，在數(shù)字圖像處理與計算機視覺領(lǐng)域里的一個重要研究方向是對圖像形狀特征的表達。矩函數(shù)是對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)或離散多項式作內(nèi)核而構(gòu)造的函數(shù)。最簡單的矩是幾何矩。隨著研究的進展，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。現(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，擴展的Zemike矩和擴展的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。 對于Zemike矩，我們提出了它的擴展形式Generalized Zemike矩，并證明傳統(tǒng)的Zemike矩只是該擴展矩的一個特例。我們比較了擴展Zemike矩和傳統(tǒng)Zemike矩在圖像重建和物體識別方面的性能。 對于Pseudo

3、-Zeroike矩，我們提出了兩種快速算法——改進法和q迭代法。改進法利用Clenshaw公式計算離散傅立葉變換，更加提高了原先算法的速度。q迭代法基于多項式本身的迭代性質(zhì)，避免了階乘的運算，能有效的計算出某一指定階的所有矩值，具有很好的實用性。 此外，我們對傳統(tǒng)Pseudo-Zemike矩進行了擴展，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。 對離散正交的Tchebichef矩，我們推導(dǎo)出了基于多項