MATLAB实现快速稳定图像Hu矩特征提取

资源摘要信息: "hu_moments.zip" 是一个压缩文件包，包含用于提取图像的 Hu 矩的 MATLAB 代码以及相关文件。Hu 矩是由 Ming-Kuei Hu 在 1962 年提出的一组用于图像识别和处理的数学特征描述符，它们是基于图像的几何矩，但具有旋转、尺度和反射不变性。这些不变矩可以用于图像识别和处理中的模式匹配等任务。 在描述中提到的 "提取图像的 hu 矩 使用 matlab 编写 相当稳定 计算速度较快" 意味着该 zip 文件中的 MATLAB 脚本或者函数能够高效地从输入图像中计算出 Hu 矩，并且该实现被认为是稳定的，意味着它在各种不同的情况下都能可靠地运行，而且计算速度较快，这对于处理大量图像或实时图像处理应用来说是十分重要的。 文件名列表中的 "hu_moments.m" 很可能是一个 MATLAB 函数文件，它包含了计算 Hu 矩的算法实现。用户可以通过调用这个函数并传入相应的图像数据作为参数来计算图像的 Hu 矩。同时，"license.txt" 文件很可能是包含代码使用许可信息的文本文件，指明了使用者在使用此 MATLAB 代码时需要遵守的许可条款和条件。 Hu 矩是一种图像识别和处理中常用的技术，通常与图像的其他特征如 Fourier 描述符、Zernike 矩、矩不变量等一起用于图像的特征提取。在工程实践中，Hu 矩常被用于计算机视觉应用，比如形状识别、人脸识别、指纹识别等。它们之所以受到青睐，是因为即使在图像的大小、方向、位置发生变化时，它们也能保持不变，这样就为解决图像识别中的几何不变性问题提供了有力工具。 使用 MATLAB 计算 Hu 矩通常涉及以下几个步骤： 1. 首先，需要读取目标图像，并将其转换为灰度图像。 2. 接着，计算图像的低阶几何矩。 3. 利用这些几何矩，计算归一化的中心矩。 4. 最后，根据归一化的中心矩计算出七个 Hu 不变量矩。 在 MATLAB 中，可以通过图像处理工具箱中的函数来实现上述步骤。例如，imread 函数可以用来读取图像，rgb2gray 函数可以将彩色图像转换为灰度图像，regionprops 函数可以用来计算图像的几何特性等。在本压缩文件中的 "hu_moments.m" 文件可能就是实现了这些功能，并封装成了一个简洁的函数接口，从而使得用户可以直接使用这个 MATLAB 函数来计算图像的 Hu 矩。 除了 MATLAB 代码之外，"hu_moments.zip" 包含的 "license.txt" 文件说明了该软件代码的使用权利和限制。这可能包括是否允许商业用途、是否要求开源等信息，这对于使用该代码的用户来说是非常重要的，以确保他们不会违反许可协议。 总的来说，这个压缩文件提供了一个高效的工具，用于图像处理中一种重要的特征提取方法——Hu 矩的计算。这可以使得研究人员和工程师能够方便地实现和利用这些不变特征来进行图像分析和识别工作。