用于计算HU 的7个不变矩和RADON的2、3阶不变矩

资 源 简 介

用于计算HU 的7个不变矩和RADON的2、3阶不变矩。网站中有C++写的RADON变换，但西北工业大学的一名教授使用RADON变换构建了这种新型的不变距，可以降低图象的维数，计算速度较快。算法详情可参考他的文献。

详 情 说 明

用于计算HU 的7个不变矩和RADON的2、3阶不变矩。网站中有C++写的RADON变换，但西北工业大学的一名教授使用RADON变换构建了这种新型的不变距，可以降低图象的维数，计算速度较快。算法详情可参考他的文献。

为了更好地理解这种新型的不变距的工作原理，我们可以详细讨论一下计算HU 的7个不变矩和RADON的2、3阶不变矩的过程。首先，HU不变矩是一种用于描述图像形状的特征，它可以帮助我们定量地分析图像的几何形态。通过计算HU不变矩，我们可以得到关于图像的一些重要信息，如图像的面积、重心、离心率等。

而RADON变换是一种常用的图像处理方法，它可以将图像转换为一组投影，从而帮助我们实现图像的特征提取和分析。通过计算RADON的2、3阶不变矩，我们可以更准确地描述图像的投影特征，进而实现对图像的更精细化分析。

在这个网站中，我们可以找到使用C++编写的RADON变换代码，这为我们提供了一个很好的起点。然而，西北工业大学的一名教授已经利用RADON变换构建了一种新型的不变距，其计算速度更快且能够降低图像的维数。如果您对这种新型不变距的算法感兴趣，建议您参考该教授的相关文献，以了解更多细节和实现方法。

通过使用这种新型的不变距，我们可以更高效地进行图像分析和处理，从而为各种应用领域提供更准确、更可靠的解决方案。希望这些信息能对您有所帮助，如果您有任何进一步的问题，请随时向我们提问。