Zernike矩

资 源 简 介

Zernike矩

详 情 说 明

Zernike矩是一种在图像处理领域广泛使用的特征提取方法，尤其在模式识别和图像分析中表现出色。这种数学工具通过正交的Zernike多项式来描述图像特征，能够有效捕捉图像的形状信息。

Zernike矩的计算过程首先需要确定图像的大小，这是因为计算需要在单位圆内进行。随后算法会计算Zernike多项式的实部和虚部，这两个部分共同构成了完整的Zernike矩描述子。实部主要反映图像的对称特征，而虚部则描述非对称特征。

这种方法的突出优点体现在三个方面：首先是优异的抽样特性，能够用较少的矩数量精确描述图像；其次是强大的抗噪能力，即使图像存在一定程度的噪声干扰，仍能保持特征提取的稳定性；最后是旋转不变性，这使得它在图像识别任务中特别有价值，因为物体在图像中的旋转不会影响其特征描述。

在实际应用中，Zernike矩常被用于医学图像分析、工业检测和目标识别等领域。通过计算不同阶次的Zernike矩，可以构建出对图像内容敏感而对噪声和变形鲁棒的特征向量，为后续的分类或识别算法提供可靠输入。