Hu矩与Zernike矩在图像识别中的应用

"基于Hu矩和Zernike矩的图像特征识别" 在计算机视觉领域，形状识别是一项关键任务，而基于矩特征的识别方法是其中的一种重要手段。Hu矩和Zernike矩是两种用于图像分析和识别的正交矩，它们在图像处理中展现出了优秀的性能。这篇毕业设计详细探讨了这两种矩在图像识别，特别是航拍图像中的飞行目标识别中的应用。 Hu矩由M.K.Hu在1961年提出，是一组7个不变矩，具备平移、旋转和尺度变换不变性。这些特性使得Hu矩成为描述图像形状特征的理想工具。 Hu矩通过计算图像像素的分布来提取其几何特性，即使图像经过位移、缩放或旋转，这些特性仍然保持不变，因此在图像识别中具有较高的稳定性和可靠性。 Zernike矩则是在更复杂的背景下用于图像特征表示的另一种方法。与Hu矩相比，Zernike矩具有更好的数学性质，如正交性和旋转不变性。它们以圆形域为基础，能够有效地描述圆形或近似圆形对象的形状。Zernike矩不仅能够捕捉图像的中心对称性，还能对图像进行多级分解，从而更好地表达图像的局部特征。此外，它们在处理噪声方面表现出较强的鲁棒性，适用于各种图像处理任务。 本设计中，首先对输入的彩色图像进行预处理，包括转换为灰度图像和二值化处理，以简化图像并突出目标特征。接下来，通过计算图像区域的Hu矩和Zernike矩，提取出对位置、尺寸和方向变化不敏感的特征向量。最后，利用街区距离法（即曼哈顿距离）来比较不同目标区域的矩特征，实现目标的自动识别。 实验结果显示，无论是Hu矩还是Zernike矩，都能有效地服务于目标识别，特别是在航拍图像中，它们能准确地捕获飞行目标的特征，实现稳定可靠的识别效果。这表明，结合这两种矩的特征提取方法在实际应用中具有广阔的应用前景和价值。 关键词：Hu矩；Zernike矩；矩不变量；目标识别 这篇毕业设计深入研究了Hu矩和Zernike矩在图像识别中的应用，为计算机视觉领域的形状识别提供了新的思路和技术支持。通过实验验证，这种方法在处理复杂背景和变形目标时表现出良好的性能，为实际问题的解决提供了理论基础和实践参考。