matlab计算图像Hu七个不变矩和Zernike矩的程序

资 源 简 介

matlab计算图像Hu七个不变矩和Zernike矩的程序

详 情 说 明

在图像处理和模式识别领域中，Hu不变矩和Zernike矩是两种常用的特征描述方法。它们能够有效提取图像的形状特征，并且对旋转、缩放和平移等变换具有不变性。

Hu不变矩是基于图像的二阶和三阶中心矩构造的7个不变矩组合。这组特征对于图像的几何变换具有很好的鲁棒性，常用于物体识别和形状匹配。计算过程主要包括图像预处理、中心矩计算以及归一化处理等步骤。

Zernike矩则是基于Zernike正交多项式构建的，它能够更精确地描述图像的高阶特征。Zernike矩的优势在于其正交性，可以避免信息冗余，并且对噪声有较好的抵抗能力。计算时需要先确定矩的阶数，然后在单位圆内进行积分运算。

在Matlab中实现这些矩计算时，通常需要先将图像二值化处理，然后利用积分或求和公式来计算各个矩值。对于Zernike矩，还需要考虑极坐标变换和多项式计算。在实际应用中，这两种矩特征可以单独使用，也可以组合使用以提高识别率。

需要注意的是，不同尺寸的图像在计算前应该进行归一化处理，同时矩的阶数选择会直接影响特征表达能力和计算效率，需要根据具体应用场景进行权衡。