基于MATLAB的Zernike矩计算工具：高效图像分析与特征提取解决方案

资 源 简 介

该项目提供完整的Zernike矩实现，可从灰度图像中快速提取形状特征，支持自定义阶次计算与重建结果可视化。适用于图像识别、模式分析等应用场景，帮助研究人员高效处理图像数据。

详 情 说 明

基于MATLAB的Zernike矩计算与图像分析工具

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的Zernike矩计算与图像分析工具，提供完整的Zernike矩计算实现，支持灰度图像的形状特征提取。用户可输入任意图像，系统将自动计算指定阶次的Zernike矩，并可视化重建图像效果。该工具适用于图像识别、模式分析等领域的研究和应用。

功能特性

• 完整的Zernike矩计算：实现标准Zernike多项式计算算法
• 图像极坐标变换：支持图像从笛卡尔坐标系到极坐标系的精确转换
• 特征提取与分析：提取图像的Zernike矩形状特征
• 图像重建功能：根据Zernike矩重建原始图像，验证特征完整性
• 可视化对比：展示原图与重建图像的对比效果
• 特征值分析报告：生成详细的文本格式分析报告

使用方法

基本调用格式

% 输入参数： % image_path - 图像文件路径或图像矩阵 % n_max - Zernike矩的最大阶次（正整数） % m_max - Zernike矩的最大重复度（正整数）

% 调用示例： results = main('image.jpg', 10, 10);

输出结果

• Zernike矩数值结果：复数矩阵形式返回计算结果
• 图像重建对比图：自动显示原图与重建图像的对比
• 特征值分析报告：在命令行输出详细的分析信息

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

主程序文件集成了Zernike矩计算的核心功能，包括图像预处理、极坐标变换、Zernike多项式计算、矩特征提取和图像重建等完整流程。该文件实现了从图像输入到分析结果输出的全自动化处理，能够根据用户指定的阶次参数进行精确计算，并生成可视化对比结果和文本分析报告。