图形图象处理中的一个非常重要的特征的提取算法

资 源 简 介

图形图象处理中的一个非常重要的特征的提取算法

详 情 说 明

Zernike矩是图像处理领域中一种重要的特征提取工具，主要用于描述图像中的形状特征。这种基于正交多项式的矩特征具有良好的旋转不变性和抗噪性能，在模式识别和计算机视觉任务中表现优异。

Zernike矩的核心思想是通过一组在单位圆内定义的正交多项式来描述图像。这些多项式构成了一个完备的正交基，可以将图像信息投影到这个基上，从而得到对应的矩特征。与常规的几何矩相比，Zernike矩由于具有正交性，能够避免信息冗余，各阶矩之间互不相关。

在实际应用中，Zernike矩计算过程需要将图像映射到单位圆内，然后通过积分运算获取各阶矩的值。低阶矩通常描述图像的整体形状特征，而高阶矩则捕捉更精细的细节信息。通过选择适当的矩阶数，可以在特征维度和描述能力之间取得平衡。

Zernike矩的一个重要特性是其旋转不变性，这使得它在需要进行图像匹配或识别的场景中特别有用。当图像发生旋转时，Zernike矩的幅值保持不变，只有相位发生变化。因此，在很多应用中只使用Zernike矩的幅值作为特征。