一种新的掌纹特征提取算法

提出一种基于小波图像分解和不变矩函数的掌纹特征提取算法.该算法首先对掌纹ROI灰度图像进行N层二维小波分解,得到3N 1幅子带图像,分别计算每幅子图像的各阶不变矩函数作为特征向量.该算法首次将不变矩理论应用于掌纹识别,可对掌纹ROI灰度图像直接提取特征,去除了如图像增强和纹理细化等预处理算法所带来的消耗,得到的特征向量长度远小于传统算法.作者使用自行采集的数据库对该算法进行实验,获得了98.33%的正确识别率,验证了算法的有效性和准确性.     

一种基于边缘不变矩推广的图像形状检索

目的 解决图像形状信息复杂,特征描述不够准确所导致的检索精度问题.方法 提出了一种基于Canny边缘提取的融合Hu不变矩及其推广的5个新不变矩作为形状的可视特征描述的方法,并通过归一化的特征向量的加权相似距离在图像形状检索过程中进行匹配.结果 实验结果表明:该方法能够充分利用图像的形状信息,比单一提取Hu不变矩特征具有更好的检索性能.结论 新推广的5个不变矩与原有的7个不变矩结合之后能够更为完整地描述图像的形状信息,并且能够提高检索性能.     

不变矩算法的改进与人耳识别技术

由于人耳识别具有不受表情、化妆等影响的独特优势,研究了人耳识别特征技术,对不变矩算法进行了改进,获得6个改进的高阶不变矩特征向量.分别用两种算法对人耳图像进行识别处理,比较两种识别结果.改进后不变矩算法的高阶不变矩具有平移、旋转不变和尺度缩放不变的特性.采用BP人工神经网络对60只人耳图像进行识别验证,正确识别率达到91.8%.     

正交Gaussian-Krawtchouk不变矩的构建及在图像匹配中的应用研究

针对基于几何矩及不变矩的图像特征描述存在信息冗余,计算复杂,图像表征能力不强等问题,本文深入研究了正交的Gaussian-Krawtchouk矩及其不变矩的表达形式。依据不同的尺度因子特点,提出了基于多尺度Gaussian-Krawtchouk不变矩的图像局部特征描述方法,并用于五种不同类型图像的特征匹配。实验结果表明,这种不变矩较其他传统的特征描述方法具有更好的图像表征能力,更强的数字稳健性。该不变矩用于图像匹配是有效可行的,具有良好的实用价值。     

挖掘机器人铲斗不变矩及改进BP网络识别方法

在利用视觉信息跟踪、识别挖掘机器人铲斗目标时,实时采集的铲斗图像存在旋转、平移、缩放等情况.为提高对铲斗目标的识别能力,提出了基于不变矩和神经网络相结合的铲斗目标识别方法.提取铲斗图像对于平移、旋转、缩放具有不变性能的7个不变矩特征向量,归一化后作为改进BP神经网络的训练样本及测试样本.应用训练后的神经网络对铲斗目标进行识别,仿真表明该方法具有较好的识别能力.     

基于形状特征的图像检索技术

提出一种新的基于图像形状的检索方法.首先,用Canny算子对图像进行平滑处理,提取图像边界方向直方图特征;其次,用改进的不变矩来描述图像形状的区域特征,改进后的不变矩特征不受图像的缩放、平移和旋转影响;最后,为了克服不变矩只针对对象区域而忽视图像边界的缺点,提出改进的不变矩与边界方向特征相结合的方法,使得检索取得更好的...     

基于不变角度轮廓线的三维目标识别

三维物体的快速准确识别是研究的热点.根据局部特征变换的特点,提出了不变角度轮廓线的识别方法.算法通过点云矢量特征对物体进行局部分割,利用欧式距离、测地距离以及角度三个变量,建立其不变角度轮廓特征描述,进一步提取不变矩特征,构建特征向量数据库集.被识别物体的特征描述和数据库中特征进行夹角余弦匹配,可完成物体的识别.通过识别实验以及识别算法性能分析,结果表明算法具有较高的识别率和识别效率,可以用于复杂点云物体识别.     

基于Hu不变矩的加权矩方法及应用

为了有效地利用不变矩理论和技术对数字图像的特征进行分析,在研究几何不变矩的基础之上,提出了具有平移、旋转和尺度不变性的加权矩方法,可以应用于图像特征分析、特征识别和图像分类等应用领域。     

具有平移和尺度不变性的图像小波多尺度特征

在平移和尺度不变自适应小波变换的基础上,提出了一种稳定的小波多尺度图像特征,这种自适应的图像多尺度特征具有平移和尺度不变性.实验证实了所定义的特征向量在尺度和平移变换下是稳定的.     

基于多特征融合的海洋生物图像检索方法的研究

基于内容的图像检索技术主要是通过提取图像的颜色、形状、纹理等可视特征作为图像检索依据,对图像库进行近似检索.针对海洋生物图像的特点,将离散余弦变换技术应用到图像检索中,计算基于圆环分割的图像块的DCT能量矩得到图像的纹理信息.在此基础上,提出了一种综合DCT能量矩和不变矩的多特征融合的图像检索方法,并将其应用到海洋生物图像检索中.实验结果表明,使用该方法可以提高海洋生物图像检索的准确率,且对图像的旋转、缩放和平移具有不变性.     

基于复数矩的商标图像检索方法

提出用图像复数矩与其它特征结合进行商标图像检索的方法,并给出了检索算法。实验结果证明,这是一种较好的方法,基本不会出现漏检索。     

低阶不变矩人耳识别方法

介绍了不变矩原理及特点,由于高阶矩对噪声敏感,提出一种低阶不变矩分子区域人耳识别方法.对分子区域的人耳图像,提取各个区的低阶不变矩首尾相连组成一组特征矢量,作为耳识别模型.在北京科技大学建立的图像库遍历实验后,结果表明,低阶矩识别效果好于高阶矩,分区好于整体.划分32区低阶不变矩达到100%的识别率.     

不变矩构造方法的研究

在7个经典不变矩基础上，总结出基不变矩的一般构造规律，提出了一种新的推导不变矩的重要方法——三角函数分解法，导出了多个新的不变矩表达式，提出了不变矩空间的概念，讨论了不变矩在图像反转变换下的特性．利用扩充后的基不变矩特征序列就可以更准确地对图像进行分类和识别．     

基于矩特征的目标识别

对图像中的目标进行自动识别,既节省了人力,又提高了信息的时效,是模式识别发展的一个重要方向.文中用矩不变量表示目标的形状特征,并对其在离散时不具有尺寸不变性进行改进,构造了新的矩不变量.根据提取的矩特征设计了支持向量机分类器,用于对不同类型的目标进行分类识别,利用VC＋＋和Libsvm工具开发了自动识别软件.     

Shape classification based on singular value decomposition transform

In this paper, a new shape classification system based on singular value decomposition (SVD) transform using nearest neighbour classifier was proposed. The gray scale image of the shape object was converted into a black and white image. The squared Euclidean distance transform on binary image was applied to extract the boundary image of the shape. SVD transform features were extracted from the the boundary of the object shapes. In this paper, the proposed classification system based on SVD transform feature extraction method was compared with classifier based on moment invariants using nearest neighbour classifier. The experimental results showed the advantage of our proposed classification system.     

GFO和不变矩实现基于形状的图像检索新方法

提出了一种新的基于形状的图像检索方法。首先利用广义模糊算子对图像进行边缘检测，以检测出的边缘映射图计算不变矩阵来代表边缘图像的形状信息，从而完成对图像的自动索引；其次，重新定义了相似度测度，提高了匹配速度；最后，设定纵横比辅助搜索，以提高检索精度。实验结果表明，此方法在一定程度上排除了与形状无关信息的影响，不但简单有效，而且搜索速度快，具有一定的实用意义。     

一种图像目标实时识别系统

以ＴＭＳ３２０Ｃ４０为主处理器，选用不变矩为目标特征，采用以积分方法为基础的一种不变矩快速算法，对极点的计算提出了具体算法。给出了各种极占的叠加分量。并采用ＢＰ神经网络对目标进行分类，实现了一种图像目标实时识别系统。实验表明，识别效果良好。     

基于伪Zernike矩不变量分析的视觉测力

提出了一种基于伪Zernike矩不变量分析的视觉测力方法.该方法利用伪Zernike矩不变量所构成的特征向量来描述微装配过程中微夹爪变形之后的形状,并由此建立了矩不变量特征向量与受力之间的函数关系;建立训练集,输入为矩不变量特征向量,输出为已知受力;通过支持向量机比较测试集与训练集中的特征向量,对测试集的输入进行多类分类,从而估计未知受力.对4种不同规格的微悬臂梁进行了实验,结果验证了该方法的有效性.     

商标图像检索中子图像特征融合准则研究

该文对商标图像检索中的子图像特征融合准则进行了研究，根据子图像可信度对子图像特征融合准则进行加权改进。用Hu不变矩进行基于子图像特征融合的商标图像检索实验，用PVR指数作为图像检索性能评价准则。实验表明，基于子图像特征融合的商标图像检索优于基于全局图像特征的检索，子图像特征融合加权准则优于未经加权的子图像特征融合准则，其中最小加权平均准则最优。