复杂共轭矩圆度：一种高效的图像检索与形状分析方法

本文主要探讨了"基于complex moment的圆度测量和图像检索"这一领域的研究。复杂矩（complex moment）在图像分析中被用于圆度测量，作为一种有效的形状特征，它具有计算简便、对噪声和狭窄区域具有良好的鲁棒性的优点。复杂矩方法能够减少形状提取过程中大量的计算负担，同时保持旋转和缩放不变性，这使得它在处理图像时具有高效性和稳定性。 作者们关注到相位不变性（Phase Invariance, PC）在图像处理中的局限，即它可能会影响图像的对比度不变性。为了解决这个问题，他们提出了一种结合复杂矩圆度特征、图像的相位特征以及相位不变性特征的策略。这样，不仅可以抵消相位不变性带来的影响，还能充分利用圆度测量的这些特性，提升图像检索的准确性。 实验部分采用了Shape7图像库、彩色物体库COL、VIEW和ILL来进行实际的图像检索测试。实验结果显示，这种方法对于图像的形状和亮度变化具有出色的检索性能，表明复杂矩圆度测量在保持形状信息的同时，能够有效应对图像的视觉变化，从而在实际应用中展现出强大的实用性。 论文的研究背景得到了国家自然科学基金项目（61001156）和北方民族大学科学研究项目的支持，两位作者马自萍和康宝生分别以其多媒体和图像处理、计算机图形学为主要研究方向。通过本文的工作，研究人员不仅提升了圆度测量的精确度，还为图像检索领域的研究提供了新的视角和技术手段。 这篇论文为图像处理领域提供了一种创新的复杂矩圆度测量方法，对于提高图像检索的精度和效率具有重要意义。它展示了如何将复杂矩理论与图像结构相似度度量（如FSIM）相结合，形成一个综合的、性能优良的图像分析工具，对于处理实际图像问题具有重要的参考价值。