MATLAB Zernike矩计算与图像特征分析系统

资 源 简 介

本项目实现了完整的Zernike矩计算流程，支持图像特征提取和模式识别。系统包含主函数与六个子函数，可计算指定阶数的Zernike矩并可视化结果，主函数具备智能参数判断功能。

详 情 说 明

基于MATLAB的Zernike矩计算与图像特征分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的Zernike矩计算与分析系统，专门用于图像特征提取和模式识别任务。系统通过计算Zernike矩这一经典正交矩特征，能够有效描述图像的全局形状特征，在图像分析、模式识别和计算机视觉领域具有重要应用价值。

功能特性

• 完整的Zernike矩计算流程：实现从图像输入到矩特征输出的全流程处理
• 智能参数处理：主函数具备自动参数判断能力，可根据输入参数数量智能调整计算模式
• 多维度可视化：提供原始图像、极坐标变换、基函数可视化及图像重构等多角度结果展示
• 专业特征分析：输出包含实部、虚部、幅值和相位信息的完整特征报告
• 灵活的预处理选项：支持图像预处理标志控制，满足不同应用场景需求

使用方法

基本调用格式

% 最小参数调用（仅图像和阶数） Z = main(image, n, m);

% 完整参数调用（包含预处理和可视化控制） [Z, report] = main(image, n, m, preprocess_flag, visualize_flag);

参数说明

• image：输入灰度图像（二维矩阵）
• n, m：Zernike矩的径向阶数和角向阶数（整数）
• preprocess_flag：图像预处理标志（可选，默认值根据图像特性自动判断）
• visualize_flag：可视化控制参数（可选，默认开启）

输出结果

1. Zernike矩数值：复数形式的矩特征值
2. 计算过程图：包含四个子图的综合可视化结果
3. 特征分析报告：详细的特征参数统计分析
4. 重构图像：基于计算得到的Zernike矩的部分图像重构

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度与控制功能，包含智能参数判断机制，能够根据输入参数的数量和类型自动选择适当的计算模式。该文件整合了Zernike多项式计算、极坐标转换、图像重采样、特征提取与归一化处理等关键技术模块，负责协调各子函数间的数据流转与结果汇总，同时管理可视化输出的生成与特征分析报告的编制。