Zerike_momentwork

资 源 简 介

Zerike_momentwork

详 情 说 明

Zernike矩是一种基于正交多项式的图像特征描述方法，常用于计算机视觉和模式识别领域。它通过将图像映射到单位圆上的正交基函数来提取旋转不变的特征，在图像分析、目标识别等场景表现优异。

核心特点包括： 旋转不变性 - 图像旋转时矩值保持不变 噪声鲁棒性 - 对图像噪声有较好的抵抗能力 信息完整性 - 不同阶次的矩可重建原始图像

典型应用场景： 医学图像处理（如细胞分类） 工业检测（缺陷识别） 生物特征识别（虹膜/指纹）

改进方向通常围绕计算效率优化和抗干扰能力提升展开，部分变体会调整基函数权重或引入归一化策略来增强特定场景下的特征区分度。