MATLAB图像分析工具：基于Zernike矩的特征提取系统

资 源 简 介

本项目提供完整的Zernike矩计算框架，支持任意阶次矩的特征提取与图像重构。包含主函数及六个子函数，可处理灰度图像并生成可视化结果，适用于形状分析与模式识别任务。

详 情 说 明

基于Zernike矩的图像特征提取与分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的Zernike矩计算与分析系统，专门用于图像的特征提取和形状分析。系统基于Zernike多项式的正交特性，能够有效提取图像的旋转不变特征，并支持图像的重构与可视化分析。该系统适用于图像识别、模式分析、计算机视觉等多个领域的研究与应用。

功能特性

• 完整的Zernike矩计算流程：实现从图像预处理到矩计算的完整流程
• 任意阶次支持：可计算用户指定阶数和重复度的Zernike矩
• 图像重构能力：基于Zernike矩系数实现图像的重构与复原
• 多维度可视化：提供原始图像、Zernike矩幅度/相位分布、重构效果对比等可视化展示
• 性能分析报告：自动生成计算时间、重构误差等统计分析信息

使用方法

基本调用

% 读取图像并转换为灰度图 img = imread('example.jpg'); if size(img, 3) == 3 img = rgb2gray(img); end

% 设置Zernike矩参数 n_max = 10; % 最大阶数 m_max = 10; % 最大重复度

% 调用主函数 results = main(img, n_max, m_max);

高级参数设置

% 包含可视化选项和精度控制 options.display = true; % 启用可视化显示 options.epsilon = 1e-6; % 重构精度阈值

results = main(img, n_max, m_max, options);

输出结果

系统返回包含以下内容的结构体：

• ZernikeCoeffs: Zernike矩复数系数矩阵
• reconstructedImg: 重构后的图像
• computationTime: 计算耗时统计
• reconstructionError: 重构误差指标

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本: R2018a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

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括图像预处理、极坐标转换、Zernike多项式计算、矩特征提取、图像重构和可视化展示等完整流程。该文件通过协调各功能模块的协作，实现了从原始图像输入到特征分析和结果输出的全过程处理，为用户提供了一站式的Zernike矩计算与分析解决方案。