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
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更新于2024-08-07
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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。
2021-09-20 上传
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刘兮
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