MATLAB Pseudo Zernike矩图像特征提取工具箱

资 源 简 介

该项目提供基于Pseudo Zernike矩的图像特征分析MATLAB实现，支持多阶矩计算、归一化处理与图像重构，具备旋转不变性分析功能，并通过可视化模块直观展示特征提取与重建效果，适用于图像识别与模式识别研究。

详 情 说 明

基于Pseudo Zernike矩的图像特征提取与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Pseudo Zernike矩的图像特征提取与分析系统。Pseudo Zernike矩是一种在单位圆内定义的正交矩，具有良好的数学特性，特别是对图像旋转具有不变性，在图像识别、模式分类和形状分析等领域有重要应用价值。系统能够有效提取图像的几何特征，支持特征重构和旋转不变性分析。

功能特性

• 特征计算：计算输入图像或轮廓的Pseudo Zernike矩（复数形式）
• 参数灵活：支持自定义矩的最大阶数和重复度参数
• 归一化处理：提供矩的归一化功能，增强特征稳定性
• 图像重构：基于矩特征实现图像的重构与重建
• 旋转不变性：分析和验证特征的旋转不变特性
• 可视化展示：直观展示原始图像、重构图像及特征分析结果

使用方法

1. 准备输入图像：系统接受灰度图像矩阵作为输入（M×N数值矩阵）
2. 设置参数：

- 指定最大阶数n（建议范围3-10） - 设置重复度m（需满足|m|≤n） - 可选设置图像二值化阈值和计算区域半径

1. 执行计算：运行系统进行矩特征计算和分析
2. 获取结果：系统输出包括：

- Pseudo Zernike矩数值矩阵（复数形式） - 矩的幅度和相位信息 - 重构图像矩阵 - 用于模式识别的特征向量 - 计算统计信息（耗时、精度等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（取决于图像尺寸和计算阶数）
• 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成，包括图像预处理、参数配置、Pseudo Zernike矩计算、特征分析、图像重构和结果可视化等完整流程。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作，提供完整的特征提取与分析解决方案。