基于SVM的图像阴影去除与hu矩分类技术

资源摘要信息:"workpiecerec_hu.rar_svm图像分类_图像阴影去除" 一、图像预处理 图像预处理是计算机视觉中的一个重要环节，其目的是为了更好地提取图像特征和提高后续处理的准确性。在本资源中，图像预处理功能主要用于去除图像中的阴影，以提高图像质量。阴影的去除是为了消除由于光照不均、物体遮挡等因素产生的图像信息失真，从而使得图像信息更加真实，更有利于后续图像识别和分类的准确性。 二、SVM分类 SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器，其学习策略就是间隔最大化，可以进行复杂的非线性分类，并且具有很好的泛化能力。SVM分类方法适用于本资源中的图像分类问题。在图像处理中，SVM通过学习已标记的图像样本，可以对未知标记的图像样本进行分类预测。图像中物体的形状、颜色、纹理等特征都可以作为SVM分类的依据。在本资源中，SVM分类器的训练和预测过程，主要是通过hu矩特征提取方法提取图像特征，然后构建SVM分类模型，对图像进行分类。 三、hu矩 hu矩，也称为七不变矩，是由美国学者M.K.Hu在1962年提出的一种基于图像的形状描述方法，具有平移、旋转、缩放不变性。hu矩主要是通过图像的二维矩计算得到，它能够有效描述图像的整体形状特征。在本资源中，hu矩被用作图像特征提取的一种方法。hu矩可以对图像进行有效的特征提取，去除无关的噪声和细节信息，保留重要的形状信息，有助于提高SVM分类器的识别准确率。 四、hu矩特征提取方法 在本资源中，hu矩特征提取方法主要是指从图像中提取hu矩的过程。图像经过预处理后，通过计算得到hu矩，再将hu矩作为特征输入到SVM分类器中进行分类。hu矩特征提取方法主要包括以下几个步骤： 1. 计算图像的零阶矩、一阶矩和二阶矩，得到图像的中心位置和面积。 2. 利用已得到的零阶矩、一阶矩和二阶矩，计算得到hu矩的七个基本不变量，包括三个平移不变量、两个旋转不变量和两个尺度不变量。 3. 将得到的hu矩作为特征输入到SVM分类器中，进行图像分类。 五、图像阴影去除 图像阴影去除是指在图像预处理阶段，通过一定的算法和技术手段，去除图像中的阴影部分，恢复物体的真实外观。图像阴影的去除不仅可以提高图像的视觉效果，而且可以减少图像识别错误率，提高识别的准确度。在本资源中，图像阴影去除主要通过hu矩和SVM分类的结合使用来实现。通过hu矩特征提取，可以准确描述图像的形状信息，而SVM分类器则可以根据提取的特征，判断去除阴影后的图像信息，最终实现对图像的准确分类。