MATLAB实现的物体识别系统：基于轮廓匹配与Hu不变矩

"基于Matlab的物体识别系统设计，利用了轮廓匹配、几何Hu不变矩和欧式距离计算来实现图像的预处理、特征提取和相似度判断。" 在图像处理和计算机视觉领域，物体识别是一项核心任务，它涉及到从图像中提取特征并进行模式识别。在给出的描述中，系统主要由三个模块构成： 1. 处理处理加工：这一阶段通常包括图像预处理，如滤波、灰度化、分割和二值化。滤波可以去除噪声，提高图像质量；灰度化将彩色图像转换为单色，简化处理；分割则是将图像划分为不同的区域或对象；二值化将图像转化为黑白两色，便于后续的轮廓提取。 2. 边缘轮廓提取：边缘检测是图像分析的重要步骤，它可以揭示图像中的形状和结构。在这个系统中，使用了基于Matlab的算法来提取物体的轮廓，这有助于定位和描述物体的边界。 3. Hu不变矩和欧式距离计算判断相似度：Hu不变矩是一种用于形状描述的数学工具，它们在旋转、缩放和位移下保持不变，因此非常适合用于比较不同视角或大小下的物体。在计算出物体图像的Hu不变矩后，通过欧式距离计算可以评估两个图像的相似度。欧式距离是衡量两个点之间距离的标准方式，在这里用于比较两个图像的Hu不变矩，距离越小表示相似度越高。 系统的工作流程如下：首先，加载两张需要识别的物体图像，对每张图像进行预处理，然后提取图像的轮廓，计算其Hu不变矩。接着，通过比较两幅图像的Hu不变矩，利用欧式距离计算它们的相似度。根据这个相似度，系统可以识别并匹配两个图像中的物体。 这个设计在Matlab环境下实现，利用了其强大的图像处理库，使得整个流程可以高效地执行。实验结果证实了这种方法在物体识别中的有效性，显示了其在实际应用中的潜力，特别是在自动化、监控和智能设备等领域。 关键词：几何Hu不变矩、欧式距离、Matlab、轮廓特征、物体识别系统、基于Matlab的轮廓匹配 作者：吴泽元，指导教师：万长林，标题：讲师（来自惠州大学电子信息与电气工程学院，广东，惠州，516007） 通过这个系统，我们可以看到在图像处理领域，数学和计算机科学是如何结合在一起，提供了一种强大的工具，用于解决实际世界中的物体识别问题。