伪zernike矩变换

资 源 简 介

伪zernike矩变换

详 情 说 明

伪Zernike矩是一种基于正交多项式的图像特征提取方法，常用于模式识别、目标分类等计算机视觉任务。与普通Zernike矩不同，伪Zernike矩通过调整多项式定义域，在单位圆内具有更好的数值稳定性。

核心原理分为三步： 图像预处理阶段需将目标区域映射到单位圆内，并通过坐标归一化处理。 通过径向多项式与角向谐波的乘积构建正交基函数，确保矩的旋转不变性。 计算各阶矩时采用二重积分近似，离散情况下转化为像素级加权求和。

高阶伪Zernike矩能捕捉更精细的图像特征，但实际应用中常选取3-8阶矩以平衡计算效率与特征表达能力。该特征对噪声和轻微形变具有鲁棒性，在虹膜识别、医学图像分析等领域有成功应用案例。使用时需注意归一化处理以保证不同尺度图像的矩可比性。