基于Hu不变矩的图像视频特征提取与识别系统

资 源 简 介

该项目旨在利用经典的Hu不变矩理论实现对图像及视频序列中目标的特征提取与自动识别。系统通过对输入的原始图像或视频帧进行灰度转换、高斯滤波去噪、二值化处理以及边缘检测，精准锁定目标轮廓。在此基础上，利用二阶及三阶中心矩构建出具备旋转、平移和尺度不变性的七个Hu矩特征向量。这些特征向量作为反映物体形状本质的几何特征，被送入识别引擎中，通过与已知类别的特征库进行相似度度量（如欧氏距离法），从而实现对复杂环境下目标物体的高精度识别。针对视频应用，系统具备流媒体处理能力，能够动态捕捉每一帧的变化并提取稳定的形状描述

详 情 说 明

基于Hu不变矩的图像与视频特征提取及目标识别系统

项目介绍

本项目是一个基于经典Hu不变矩理论的视觉识别系统，专门设计用于识别具有特定几何形状的目标物体。系统通过一套完整的图像处理流水线，能够从静态图像或模拟视频流中自动提取物体的形状特征。其核心价值在于利用Hu矩的旋转、平移和尺度不变性（RTS不变性），确保目标在发生位置位移、角度旋转或远近缩放时，系统依然能够实现稳定的分类与识别。

功能特性

1. 鲁棒的形状描述：利用七个Hu不变矩作为核心特征向量，能够精准捕捉物体的几何本质。
2. 多级图像预处理：内置自适应二值化、高斯去噪、孔洞填充及杂点去除功能，提升了复杂背景下的目标锁定精度。
3. 不变性识别：针对缩放、旋转或平移后的目标，系统通过对比特征空间中的欧氏距离实现高精度匹配。
4. 动态视频仿真：具备实时处理模拟视频帧的能力，展示了在目标连续运动过程中的动态追踪与识别效果。
5. 可视化反馈：系统自动绘制识别框并标注目标类别及相似度得分，同时生成详细的特征向量报告。

系统要求

1. 环境软件：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 必需工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
3. 硬件配置：标准个人计算机即可运行。

实现逻辑与功能说明

系统运行流程严格遵循以下步骤：

1. 特征模板库构建 系统首先在内存中动态生成标准几何形状（圆形、长方形、等腰三角形）的模板图像。通过计算这些标准形状的Hu不变矩，建立已知类别的特征索引库。

2. 核心算法：Hu不变矩计算 这是系统的几何计算引擎。功能包括：

• 阶矩计算：从0阶到3阶的空间矩计算。
• 中心化处理：通过重心（x_bar, y_bar）计算中心矩，消除平移影响。
• 归一化处理：通过中心矩与零阶矩的幂次比例，消除尺度（大小）影响。
• 矩组合：根据Hu氏理论组合出7个非线性组合矩。
• 对数变换：由于Hu矩数值跨度极大，系统采用负对数变换（-sign(h) * log10(|h|)）将特征映射到更易度量的空间。

3. 目标识别引擎 识别引擎负责将输入图像转换为可度量的分类结果：

• 预处理流水线：执行灰度化、高斯滤波平滑分量、Otsu法自动阈值二值化、背景反转以及形态学孔洞填充。
• 连通域分析：利用连通区域提取技术锁定所有潜在目标，并获取每个目标的边界框。
• 相似度度量：提取每个候选目标的Hu矩特征向量，计算其与模板库中各条目的欧氏距离。
• 阈值判定：根据设定的距离阈值（系统设为5.0）判定目标身份，若距离过大则标记为“未知目标”。

4. 静态与动态处理模式

• 静态模式：生成一个包含多个旋转和缩放目标的合成测试集，验证单帧图像中的多目标识别准确度。
• 视频仿真模式：模拟20帧视频序列，其中目标（如圆形）在每一帧中发生位移、缩放和微调，系统动态刷新并实时标注识别结果，演示了算法在视频流中的稳定性。

关键函数与细节分析

• 特征提取函数：实现了完整的矩类算法，通过meshgrid构建坐标矩阵，加速了矩的批量运算。
• 识别核心函数：集成了从底层像素处理到高层语义识别的逻辑，包含边界锁定、特征提取与库匹配。
• 场景生成函数：通过图形学手段（如imrotate、imrotate与矩阵赋值）模拟真实的视角变化，用于验证算法的不变性。
• 可视化函数：利用图形对象属性在原始图像上叠加矩形框和文本信息，直观展示识别引擎的性能。