MATLAB实现的图像匹配与物体识别：基于几何Hu不变矩和欧式距离

本文主要探讨了使用MATLAB进行物体识别的一种方法，特别是基于轮廓匹配的图像识别技术。通过提取图像的几何HU不变矩，并利用预处理技术和欧式距离算法，实现物体图像之间的匹配与识别。 在图像处理和识别领域，物体识别是一项关键任务，它涉及到从复杂的图像数据中提取有用信息，识别并定位特定的目标。本文介绍了一个基于MATLAB的物体识别系统，该系统利用图形匹配技术来实现这一目标。图形匹配是图像识别技术的重要组成部分，它通过对图形的图像应用特定算法，以判断两个或多个图像是否具有相似性。 在这个系统中，首先进行了图像预处理，这是为了消除噪声，增强图像质量，使后续的特征提取更加准确。接着，利用几何HU不变矩这一特征，对图像的轮廓进行描述。几何HU不变矩是图像处理中的一种强大工具，它能保持图像的旋转、缩放和平移不变性，因此特别适合于物体识别和匹配。 在获取了图像的几何HU不变矩后，系统采用了欧式距离作为衡量图像相似度的标准。欧式距离是一种简单的距离度量，可以计算两个向量之间的“直线”距离。在本案例中，它被用来计算不同图像区域的轮廓特征数据之间的距离。较小的欧式距离意味着两个图像的轮廓特征更接近，从而提高匹配的准确性。 通过计算各个图像的欧式距离，可以确定哪些图像的内部物体与待匹配物体最为相似。例如，表6-4展示了图像1至图像3的内部图像匹配结果，其中包括每个图像的七个HU不变矩值和对应的欧式距离。这些数值可以用来比较不同图像的相似度，从而选择最佳匹配。 实验结果证明，这个基于MATLAB的轮廓匹配物体识别系统是有效的，能够实现物体图像的精确匹配。这种方法对于自动化检测、监控等领域有着广泛的应用潜力，尤其是在需要快速识别和分类物体的场景中。 关键词：几何HU不变矩、欧式距离、MATLAB、轮廓特征、物体识别系统 作者：吴泽元 班级：二班 导师：万昌林 职称：讲师 （惠州学院电子信息与电气工程学院，广东，惠州，516007） 总结：本文详细介绍了如何利用MATLAB构建一个基于轮廓匹配的物体识别系统，通过几何HU不变矩和欧式距离计算，实现对图像的高效识别和匹配。这种方法在实际应用中显示了其有效性和实用性，对于理解和开发类似的图像处理系统具有指导意义。