一个模式识别toolbox中摘取的计算zernike不变矩的

资 源 简 介

一个模式识别toolbox中摘取的计算zernike不变矩的

详 情 说 明

Zernike不变矩是图像处理中常用的特征描述方法，尤其在模式识别领域具有重要价值。与普通几何矩不同，Zernike矩通过正交多项式定义，具有旋转不变性等优良特性，适用于形状分析和目标识别。

计算Zernike不变矩的核心步骤通常包括：首先将图像坐标归一化到单位圆内，然后通过径向多项式计算各阶矩值。对于n阶m重Zernike矩，需要处理复杂的极坐标转换和积分运算。工具箱中的实现往往采用离散化方法，将连续积分转化为像素级累加。

高阶Zernike矩能捕捉更细微的图像特征，但计算复杂度也随之增加。实际应用中需要权衡阶数选择，在特征表达力和计算效率之间取得平衡。Zernike矩对噪声和形变具有一定鲁棒性，常用于人脸识别、医学图像分析等场景。

值得注意的是，为提高计算效率，成熟的工具库会采用递推算法或其他优化方法。同时，由于Zernike矩是复数形式，实际使用时通常取其模值作为旋转不变量。