MATLAB Zernike矩图像特征提取工具包

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB实现，支持Zernike矩计算与图像特征提取。包含多项式计算、极坐标变换和多阶矩分析功能，适用于模式识别和图像处理研究。

详 情 说 明

基于Zernike矩的图像特征提取与模式识别系统

项目介绍

本项目是一个完整的Zernike矩计算框架，实现了基于Zernike正交多项式的图像特征提取与模式识别功能。Zernike矩具有旋转不变性、尺度不变性和抗噪声能力强等优良特性，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。

本系统提供了从图像预处理、Zernike矩计算到图像重构和分类识别的完整解决方案，支持0-12阶Zernike矩的特征提取，为图像识别研究提供了可靠的工具平台。

功能特性

核心功能

• Zernike多项式计算：实现Zernike多项式的数值计算与径向多项式的归一化处理
• 图像预处理：自动灰度化、尺寸归一化、极坐标变换与单位圆映射
• 多阶矩特征提取：支持0-12阶Zernike矩计算，生成几何不变性特征向量
• 图像重构验证：通过Zernike矩重构原始图像，验证特征提取的准确性
• 模式识别演示：基于Zernike矩特征的图像分类与识别应用展示

技术特色

• 采用数字图像处理技术与Zernike正交多项式理论相结合
• 实现高效的极坐标变换算法，确保计算精度
• 支持复数矩、幅值和相位的分离输出与分析
• 提供完整的性能评估报告（计算时间、重构误差等）

使用方法

输入要求

• 图像格式：支持JPG、PNG、BMP等标准图像格式
• 图像尺寸：建议使用正方形图像，非正方形图像将自动居中裁剪
• 预处理：系统自动进行灰度化和尺寸归一化处理

参数设置

• 最大阶数：可设置Zernike矩的计算阶数（默认0-12阶）
• 精度阈值：可选计算精度阈值控制计算复杂度

输出结果

• 特征向量：n×1复数矩阵形式的Zernike矩特征向量
• 分离输出：矩的幅值和相位分别输出便于分析
• 可视化对比：原始图像与重构图像的可视化对比展示
• 性能报告：计算时间、重构误差等性能指标报告
• 数据导出：支持特征向量的CSV/Mat格式导出

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱

硬件建议

• 内存：≥4GB RAM
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 硬盘空间：≥1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括图像文件的读取与预处理、Zernike矩计算参数的配置与管理、特征向量的生成与导出功能、图像重构的精度验证与分析，以及分类识别演示的结果展示与性能评估。该文件整合了各功能模块，为用户提供完整的图像特征提取解决方案。