Zernike矩与图像规格化在目标识别中的应用研究

"Zernike矩算法研究" 本文深入探讨了Zernike矩在目标识别中的应用，特别是在图像规格化的基础上实现更精确的目标识别。Zernike矩是一种用于描述圆形或近似圆形图像特征的数学工具，因其在旋转不变性方面的优势而被广泛用于计算机视觉领域。 平面形状识别是计算机视觉研究的核心任务之一，它在二维和三维视觉处理中起到基础作用。然而，由于摄像机的位置和角度变化，图像可能出现平移、尺度变化、扭曲和旋转等多种变形。为了克服这些问题，研究者们提出了一系列算法，包括霍夫变换和傅里叶描述子等。尽管这些方法在特定情况下有效，但它们往往无法处理因视角变化导致的图像倾斜。 文献中提到的一种方法是通过图像规格化来校正这些形变，即将图像转换为紧凑形式，然后再利用Zernike矩进行识别。Zernike矩是基于极坐标系统的多项式矩，能够有效地表示和区分图像的形状特性，特别是其旋转不变性使得它们在处理倾斜图像时表现出色。通过计算紧凑化后的图像边缘轮廓的Zernike矩，可以对不同形态的目标进行区分。 然而，单纯依赖图像规格化和旋转可能不足以实现准确识别，因为从不失真坐标系到失真坐标系的转换关系通常是未知的，这给旋转规格化带来了挑战。为解决这个问题，Zernike矩的引入提供了一个有效的解决方案。高阶的Zernike矩能够捕获更复杂的形状特征，有助于在各种形变条件下识别目标。 实验结果表明，结合图像规格化和Zernike矩的识别方法具有原理简洁、计算量小的优点，尤其适用于特征差异明显的对象。这种方法在一定程度上提高了识别的准确性，但可能仍需进一步优化以适应更复杂的情况。 Zernike矩算法在目标识别中扮演了关键角色，它结合了图像规格化技术，有效地处理了因观察条件变化导致的图像变形问题，为计算机视觉中的目标识别提供了有力的工具。未来的研究可能会继续探索如何更好地利用Zernike矩以提高识别的鲁棒性和精度。