提取归一化中心矩——对平移和放缩有良好的不变性

资 源 简 介

提取归一化中心矩——对平移和放缩有良好的不变性

详 情 说 明

在计算机视觉和图像处理领域，特征提取是一个基础且关键的步骤，而归一化中心矩因其对平移和放缩的不变性，成为一种简单且可靠的特征提取方法。

归一化中心矩的核心优势在于，它通过对图像的二阶和三阶中心矩进行归一化处理，消除了尺度和平移变化对特征的影响。这种处理使得提取的特征具有高度的稳定性，特别适用于目标识别和匹配任务。

与HU矩相比，归一化中心矩的计算更为直观，不需要复杂的多项式组合，因此在某些应用场景下可能更加简单可靠。HU矩虽然也具有平移、旋转和放缩不变性，但其计算过程相对复杂，且在小角度旋转情况下可能表现不稳定。

归一化中心矩的另一个优点是物理意义明确，各阶矩直接对应图像的几何特性（如二阶矩与图像的伸展程度相关），这使得特征的可解释性更强。

在实际应用中，归一化中心矩常用于形状分类、目标识别和图像匹配等场景。如果您的应用更关注平移和放缩不变性，且需要计算高效的解决方案，归一化中心矩确实是一个值得考虑的选项。