图像的七个不变矩

资 源 简 介

图像的七个不变矩

详 情 说 明

图像的七个不变矩（Hu Moments）是计算机视觉中用于形状分析的重要特征描述符。这一组特征量具有平移、缩放和旋转不变性，使其成为图像匹配和识别的理想选择。

算法原理源于经典力学中的矩概念，通过计算图像像素的加权平均值来捕捉形状特征。七个不变矩中，前六个对反射变换（镜像）敏感，而第七个则能检测反射差异。这种特性使其在区分对称和非对称形状时特别有用。

在图像检索应用中，不变矩的提取通常作为预处理步骤。计算过程首先需要将图像二值化，然后基于轮廓或区域计算中心矩，最终推导出归一化的七个不变矩值。这些特征值构成的特征向量能够有效表征图像内容，且不受常见几何变换影响。

实际应用中，不变矩常用于商标识别、字符识别和工业检测等领域。当与其他特征（如颜色、纹理）结合使用时，可以构建更强大的图像检索系统。需要注意的是，不变矩对噪声和遮挡较为敏感，因此在实际系统中常需要配合其他预处理技术使用。