Hu的七个不变矩在图像处理

资 源 简 介

Hu的七个不变矩在图像处理

详 情 说 明

Hu不变矩是图像处理中用于特征提取的一种重要数学工具，由Ming-Kuei Hu在1962年提出。它基于图像的各阶几何矩，通过特定组合构建出七个对平移、旋转和缩放保持不变性的特征量。

在图像识别和模式匹配领域，Hu不变矩因其强大的不变特性而被广泛应用。这七个矩的计算过程主要分为三个步骤：

首先需要计算图像的二维几何矩，包括从零阶到三阶的各种矩组合。这些原始矩对图像的位置和大小是敏感的。然后通过归一化中心矩的处理，消除图像位置和尺度的影响。最后将这些归一化中心矩按照Hu提出的特定多项式组合起来，形成最终的七个不变矩。

第一到第六个Hu不变矩同时具有平移、旋转和缩放不变性，而第七个矩比较特殊，它对镜像变换敏感，可用于区分镜像对称的图像。在实际应用中，这些不变矩特征可用于形状匹配、物体识别等场景，比如在工业检测中识别特定零件，或在医学图像中分析器官形态特征。

需要注意的是，虽然Hu矩理论上具有完美的数学不变性，但在实际数字图像处理中会受离散化误差和噪声影响。通常建议配合其他特征一起使用，并考虑对高阶矩进行适当的归一化处理以提高数值稳定性。