MATLAB实现的Zernike矩图像特征提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供完整的Zernike矩特征提取解决方案。系统包含图像预处理、极坐标转换、Zernike多项式计算和矩值计算四大模块，支持多阶矩分析，适用于图像识别和模式识别研究。

详 情 说 明

基于Zernike矩的图像特征提取与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Zernike矩计算系统，能够对输入的二维灰度图像进行Zernike矩特征提取。系统采用Zernike多项式作为正交基函数，通过图像预处理、极坐标转换、多项式计算和矩值计算四个核心模块，准确提取图像的旋转不变特征。该系统适用于图像识别、模式识别和图像分析等领域的研究与应用。

功能特性

• 完整的Zernike矩计算流程：实现从图像输入到特征输出的全流程处理
• 灵活的参数配置：支持自定义Zernike矩的最大阶数n和重复度m的取值范围
• 多格式输出支持：计算结果可导出为.mat文件或文本格式
• 性能监控：自动记录计算耗时，便于算法优化分析
• 复数特征解析：提供Zernike矩值的模值和相位信息，便于特征分析

使用方法

基本调用

% 读取灰度图像 img = imread('input_image.jpg');

% 计算Zernike矩（使用默认参数） results = main(img);

% 导出结果 save('zernike_results.mat', 'results');

高级参数设置

% 自定义参数计算 params.n_max = 10; % 设置最大阶数 params.m_range = [0, 5]; % 设置重复度范围 results = main(img, params);

输出结构

计算结果为结构体数组，包含以下字段：

• ZernikeMoments: Zernike矩值（复数形式）
• orders: 对应的阶数n和重复度m
• computationTime: 计算耗时
• magnitude: 特征向量的模值信息
• phase: 特征向量的相位信息

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本: R2016a或更高版本
• 必要工具箱: Image Processing Toolbox
• 内存建议: 至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了图像预处理、坐标系统转换、正交基函数计算和特征矩提取四大核心功能模块。它负责读取输入图像数据，执行标准化预处理操作，将笛卡尔坐标系转换为极坐标系，计算指定阶次的Zernike多项式正交基，并通过离散积分算法实现Zernike矩的精确计算，最终输出包含完整特征信息的结构化结果。