hu不变矩 基于形状的图像检索

资 源 简 介

hu不变矩 基于形状的图像检索

详 情 说 明

Hu不变矩是一种基于图像形状特征的描述方法，具有平移、旋转、缩放等几何不变性，在图像检索和识别领域具有广泛应用价值。

Hu不变矩通过计算图像的二阶和三阶中心矩，推导出7个具有不变性的特征量。这些特征量能够有效描述图像的整体形状特征，对图像的几何变换保持稳定不变。基于Hu不变矩的形状检索系统通常包含以下处理流程：首先对图像进行预处理，提取目标区域；然后计算各阶矩和归一化中心矩；最后推导7个不变矩特征向量。

在实际应用中，Hu不变矩特别适合处理具有显著形状特征的图像，如商标、标识、工具零件等。检索时通过比较查询图像和目标图像的特征向量距离，可以实现高效的相似形状匹配。需要注意的是，Hu不变矩对轮廓完整的图像效果最佳，对纹理复杂或存在遮挡的情况可能需要结合其他特征。

目前基于Hu不变矩的方法在工业检测、医学图像分析、商标检索等领域都有成功应用案例。随着深度学习的发展，也可以考虑将Hu特征与深度特征融合，进一步提升检索性能。