不变矩

摘要： 传统的缺陷图像识别方法易受到环境噪声的影响,难以实现精准识别。为了高效识别均压环缺陷,设计了一种架空输电线路均压环缺陷图像的智能识别方法。分析均压环断裂原因,依据图像智能识别原理构建输电巡检影像样本标准库,在标注与转换数据后,对图像实施预处理与特征提取,获取图像不变矩特征矢量,从而避免环境噪声的影响。基于此,识别与分析均压环缺陷图像断裂程度。由实验结果可知,该方法的识别结果与实际均压环缺陷线路一致,证明了该方法具有较高的可行性。

摘要： 传统的书法真伪鉴定多采用专家鉴定等方式,基于图像形状真实度提出了一种书法真伪鉴定方法,将模式识别领域中的不变矩应用于书法真伪鉴定,分析比较了Hu矩、Zernike矩、Pseudo-Zernike矩、Legendre矩、Fourier-Mellin矩、Tchebichef矩和Krawtchouk矩等七种不变矩的形状真实度性能,并提出了衡量书法作品形状真实度的评价指标。通过高清晰、高精度、高保真的书法作品图像的采集与处理,进一步保证了鉴定的可靠性。实验结果表明,该方法能识别出肉眼不易观察的差异,可为书法鉴定提供一种科学可靠的辅助手段,提升了书法作品鉴定的效率与可信性,鉴定时间开销小且抗干扰性好,在书法真伪鉴定中具有一定借鉴意义及较好的实用价值。

摘要： 针对基于几何矩及不变矩的图像特征描述存在信息冗余,计算复杂,图像表征能力不强等问题,本文深入研究了正交的Gaussian-Krawtchouk矩及其不变矩的表达形式。依据不同的尺度因子特点,提出了基于多尺度Gaussian-Krawtchouk不变矩的图像局部特征描述方法,并用于五种不同类型图像的特征匹配。实验结果表明,这种不变矩较其他传统的特征描述方法具有更好的图像表征能力,更强的数字稳健性。该不变矩用于图像匹配是有效可行的,具有良好的实用价值。

摘要： 针对基于几何矩及不变矩的图像特征描述存在信息冗余,计算复杂,图像表征能力不强等问题,本文深入研究了正交的Gaussian-Krawtchouk矩及其不变矩的表达形式.依据不同的尺度因子特点,提出了基于多尺度Gaussian-Krawtchouk不变矩的图像局部特征描述方法,并用于五种不同类型图像的特征匹配.实验结果表明,这种不变矩较其他传统的特征描述方法具有更好的图像表征能力,更强的数字稳健性.该不变矩用于图像匹配是有效可行的,具有良好的实用价值.

摘要： 为了抑制背景噪声,提高目标识别准确率,该文提出一种基于形状特征的水声图像小目标识别方法.对含有目标的水声图像进行非局部均值去噪处理后,使用OTSU算法自适应选取阈值对去噪图像进行二值化分割,结合形态学处理获得分割后的目标区域;提取目标区域的矩形度、圆形度、几何不变矩等各项形状参数,将目标的特征向量输入随机森林分类器实现对目标形状的识别.在仿真和实测数据集上分别进行了实验,结果表明,该方法对水声图像中的目标具有较高的识别率,可以实现不同高斯噪声背景下的目标识别,相较于其他方法在识别率上有一定提高.

摘要： [目的/意义]作者相似度研究是探测学科知识结构、挖掘潜在合作关系的重要基础.[方法/过程]本文拟构建作者的关键词—文献2模矩阵,通过研究矩阵对应的灰度图像之间的相似性来判定作者相似性,并利用灰色关联理论计算基于合著关系和基于关键词的作者相似度,最后进行实证分析,对比三种作者相似性结果.[结果/结论]实验表明:基于关键词—文献矩阵的作者相似度研究可以减少因作者发文量不同及高频关键词的使用带来的影响,同时可以放大作者间研究内容的差异性与相似性,能较为准确地反映作者的相似度.

摘要： 为进一步提高彩色图像零水印算法的精度与抵抗几何变换攻击的鲁棒性,提出一种基于Radon变换与Legendre-Fourier矩的零水印算法.首先将原始彩色图像进行Radon变换,在Ra-don投影空间计算其低阶Legendre-Fourier不变矩;然后利用矩不变量构造图像的零水印信息.水印检测过程简单,只需计算图像的几个低阶矩不变量.试验获得良好的视觉效果,并与其他常用矩的方法进行了比较.结果表明该方法对旋转、缩放等几何攻击以及常见的噪声、滤波、JPEG压缩攻击均具有较高的稳健性.

摘要： 互联网的快速发展使得社交网络中的热点事件的检测成为亟待解决的问题.为了检测社交网络中的热点事件,设计和开发出基于图像哈希的社交网络热点事件检测软件.软件在JetBrains PyCharm环境中开发,使用Python语言和OpenCV3实现一种基于不变特性的彩色图像哈希算法应用于社交网络热点事件检测,并通过PyQt5工具包构造图形用户界面.

摘要： 为了提高温湿度计检定仪的智能化水平,提出了一种基于不变矩信息融合的温湿度计数字自动识别算法.首先,通过Otsu法对图像进行分割,截取仪表盘;其次,通过Hough变换对图像进行校正;再次,通过Two-Pass算法定位数字区域,并采用非端点位置像素置零法细化数字图像;最后,采用Hu矩与Zernike矩融合的方法,提取图像分类特征,并利用现场实际采集的仪表图像对该算法进行了验证.结果表明,基于不变矩信息融合的数字识别算法降低了算法的复杂度,提高了检测效率.

摘要： 本文针对传统的粒子滤波算法存在的粒子退化现象和需要大量粒子才能保证状态预估计的精度，导致视频序列目标实时跟踪难以实现的问题进行了研究，提出了一种基于K均值和不变矩的粒子滤波实时目标跟踪算法。首先对最初采样的粒子集采用K均值算法进行聚类，将N个粒子分配到K个聚类中心；然后将不变矩算法引入到粒子的选取中，通过与上一帧目标位置最接近的三类聚类中心进行不变矩匹配，选择其中与目标模块最接近的那一类进行粒子滤波跟踪运算。实验结果表明文中提出的改进算法能够很好的解决粒子退化的问题，只需要采用较少的粒子就能达到很好的跟踪精度，大大的减少了计算量，改善了粒子滤波的实时性的问题，同时在一定程度上解决了目标跟踪中相似背景的干扰和目标遮挡的问题。

摘要： 不变矩是图像的统计特性，满足平移、伸缩、旋转均不变的不变性，一种比较经典的特征提取方法，在图像识别领域得到了广泛运用。提出了基于不变矩的二维条码PDF417的检测算法。首先介绍了二维条码的一些基本信息；其次分析了不变矩的基本理论；然后提出了利用不变矩方法对PDF417条码进行目标检测算法。

摘要： 拷贝粘贴(Copy-Move)是极为常见的图像篡改方式之一.为了快速有效地检测这种图像篡改,本文提出了一种基于不变矩的Copy-Move型篡改图像盲认证方法,实验结果表明,此方法不仅可以检测传统的Copy-Move型篡改,而且可以检测出经过旋转、镜像以及缩放的Copy-Move型篡改,同时,为降低算法的复杂度,还提出利用块迭代划分方法来有效减少搜索计算量.仿真实验结果表明,该方法是有效的.

摘要： 该文采用了不变矩的平移、旋转和比例因子不变性的特点对汽车标志图像进行识别。每一种图像用四种状态作为模板进行识别,该方法计算简单,并且提高了平移、旋转和比例变化后的图像的识别率,而且符合实时要求,实验结果表明该方法的有效性。

摘要： 在SAR图像的识别中,传统的识别方法必须提前知道所有目标的类别,不能对任意的目标进行识别.通过分析SAR图像的特点,选取了一组由Hu不变矩和由三角函数生成法导出的5个新的不变矩组成的特征向量.利用自组织神经网络对目标进行了聚类分析.试验表明,选取的特征向量能够较准确地描述目标,且自组织神经网络能够自适应,自组织对目标进行聚类.同时,用测试图像对训练好的网络进行了测试,得到了较为理想的识别效果.

摘要： 提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的不变矩特征小波网络识别方法，结合小波矩不变量可以表示图像的全局、局部特征与小波网具有很强的学习、推广能力的优点，首先提取目标图像的小波矩特征，然后与小波网结合构成红外目标自动识别系统，最后对三类飞机目标进行自动识别，实验结果证明了该方法的有效性与高识别率。

摘要： SAR图像目标识别是SAR图像解译的最终结果，具有计算量大、耗时长的特点。随着SAR技术的发展，SAR所能获取的信息数据量也越来越大，如何快速、准确地对SAR图像进行目标识别以及时获取有用信息显得日益迫切。本文根据不变矩特征提取和支撑矢量机分类的优势，提出了一种有效的图像目标识别方法。首先对样本图像进行预处理，然后提取目标区域的不变矩特征并计算灰度均值，将其组成特征向量训练分类器最后用训练好的分类器对要识别的图像进行目标识别采用该方法对一些含有桥梁的图像进行目标识别实验，取得了较好的识别结果。该方法为了克服识别速度慢的实际情况，也采用了并行计算计算不变矩特征及灰度均值。实验结果证明该方法能取得较好的目标识别效果，且速度较快。

摘要： 为解决红外图像序列中运动目标的快速检测问题,提出一种结合目标的不变矩与红外特征的新的特征量,利用图像序列中目标运动的连续性,在匹配的过程中采用Kalman预测滤波来估计目标下一帧的位置,从而形成完整的运动目标的检测算法。该算法既能利用不变矩的仿射不变性,又能对红外目标的辐射特性进行全面的综合描述,准确地实现目标的相关匹配;此外,引入Kalman预测滤波不仅能够迅速准确地进行目标匹配,并且在目标出现遮挡、丢失的情况下可应用预测对目标的位置做出合理的估计,以维持对目标的正常的检测跟踪。实验结果表明该算法能够达到目标检测的准确性和实时性要求。

摘要： 为了实现无人机自主、安全着陆,提出了一种基于INS/计算机视觉的自主着陆导航技术.首先对拍摄到的合作目标进行图像预处理,然后采用Harris算子进行角点提取,由于其提取的角点不具有方向性,难以排序,利用INS提供的方向信息来指导Harris检测的角点顺序.仿真实验结果表明,本文方法在复杂环境中能够有效的检测合作目标,提高无人机着陆的安全性.

摘要： 为了实现无人机自主、安全着陆,提出了一种基于INS/计算机视觉的自主着陆导航技术.首先对拍摄到的合作目标进行图像预处理,然后采用Harris算子进行角点提取,由于其提取的角点不具有方向性,难以排序,利用INS提供的方向信息来指导Harris检测的角点顺序.仿真实验结果表明,本文方法在复杂环境中能够有效的检测合作目标,提高无人机着陆的安全性.

摘要： 本申请公开了一种基于改造后的图像矩仿射不变量的图像特征提取方法，所述方法包括：将获取到的原图像执行平移变换，得到表示原图像的中心几何矩，通过坐标系转换，得到极坐标系下的几何矩。对几何矩执行线性变换，得到极半径矩的第一表达式，将第一表达式执行推广操作，得到极半径矩的第二表达式，将仿射不变量标准式中的几何矩替换为第二表达式，得到原图像的仿射不变量。将仿射不变量中的参数取不同值，获取不同阶数的图像矩不变量，得到仿射不变特征。本申请可以解决原先仿射不变量对噪声敏感的问题，同时没有增加计算量。随着噪声强度的增加，本申请不仅能够提高图像矩量的识别率，还能够提高图像仿射不变量的鲁棒性。

摘要： 本申请公开了一种基于改造后的图像矩仿射不变量的图像特征提取方法，所述方法包括：将获取到的原图像执行平移变换，得到表示原图像的中心几何矩，通过坐标系转换，得到极坐标系下的几何矩。对几何矩执行线性变换，得到极半径矩的第一表达式，将第一表达式执行推广操作，得到极半径矩的第二表达式，将仿射不变量标准式中的几何矩替换为第二表达式，得到原图像的仿射不变量。将仿射不变量中的参数取不同值，获取不同阶数的图像矩不变量，得到仿射不变特征。本申请可以解决原先仿射不变量对噪声敏感的问题，同时没有增加计算量。随着噪声强度的增加，本申请不仅能够提高图像矩量的识别率，还能够提高图像仿射不变量的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于四元数Zernike矩不变量的人脸表情识别方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：采集待验证的彩色人脸表情图像；步骤2：将图像切分为大小相同的9个小块；步骤3：分别对每个小块提取0‑14阶四元数Zernike矩不变量特征；步骤4：基于多局部表征和Transformer的神经网络设计；步骤5：将识别矩阵输入到深度神经网络中进行训练和识别。本发明使用四元数Zernike矩提取的彩色人脸特征具有较高的鲁棒性，利用机器视觉和深度学习技术，有效实现了对愤怒、厌恶、高兴等七种表情的识别。

摘要： 本发明提出的一种基于Hu不变矩改进算法的图书识别方法。包括以下步骤：(1)采集图书彩色图像并滤波；(2)根据滤波后的图像采用最小包围矩形算法确定图书边沿；(3)将图书边沿内的图书图像处理为固定的像素尺寸，并拆分为多个ROI；(4)依次将每个ROI进行通道分离，分离为红、绿、蓝三个色彩通道；(5)使用改良后的Hu不变矩算法，依次计算得到每个ROI的色彩通道的改良不变矩；(6)分析对比每个图书图像的所有改良Hu不变矩数据，进行图书识别。采用该方法，大幅度减少了人的操作量，同时避免了前期对书籍的条码设计、粘贴等过程，有效地节省了人力物力成本，识别准确，可移植性强，明显改善了标准Hu不变矩算法在外界光源偏色或亮度变化明显时的鲁棒性不好的缺陷。

摘要： 本发明公开了一种基于局部二维模式和不变矩查找的人像定位方法，该方法包括：获取人像样本训练结果以及标准化的LBP特征值以及胡氏不变矩的人像外轮廓特征，人像的外轮廓的形状类似椭圆形，使用胡氏不变矩来对图像区域中的几何特征进行特征采集，得到图像中人像的轮廓特征值；通过对含有人像的图像先进行色域变换，转为灰度图，然后在进行滤波处理，去除色彩和噪声的干扰，留下含有纹理特征比较明显的图像；然后进行局部二值模式(LBP)的特征分析，得到图像中边缘的LBP特征值，通过该LBP特征值进一步结合不变矩的轮廓特征值来区分图像中人像前景和背景，从而在复杂的背景环境中找到人像的确切位置，实现快速查找定位的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于不变矩的Mark点视觉识别与定位方法，包括根据Mark点的几何特征，在PCB图中进行粗筛选，得到疑似Mark点，构成结果集；使用标准Mark点作为参考模板，利用Hu不变矩依次对结果集中的疑似Mark点和参考模板进行匹配，得到Hu不变矩匹配值；对Hu不变矩匹配值进行排序，最小的Hu不变矩匹配值为最佳匹配值，此时最佳匹配值对应的结果集中疑似Mark点就是正确Mark点目标。本发明解决了Mark点识别中的缩放不变性和旋转不变性问题，同时Mark点识别与定位算法的实时性也得到了较大的提高。

摘要： 本发明属于数字图像取证技术中被动盲检测技术领域，具体涉及一种基于改进Hu不变矩和Zernike矩的图像被动盲检测方法。本发明以图像子带编码为基础，利用Hu不变矩和Zernike矩的不变量对篡改图像进行检测。对图像做子带编码处理，得到近似子带(LL)图像，对近似子带图像进行Hu不变矩和Zernike矩的特征提取，用来表征图像的信息，最后采用上述特征信息进行图像的相关匹配。本发明从现实生产生活需要出发，针对数字图像取证任务，能够实现图像的旋转、平移等检测，具有更优质的鲁棒性，提高了检测准确率。

摘要： 本发明提供了一种基于Hu不变矩‑SVM相结合的焊缝图像模式识别方法，用于实现对焊缝图像进行识别，包括如下步骤：基于Hu不变矩对所述焊缝图像进行特征提取，得到七维不变矩数据；对SVM分类器进行训练，通过求取目标函数的最优值来确定将不同类型的七维不变矩数据分隔开的超平面；将七维不变矩数据输入到所述SVM分类器中，使用超平面的分隔不同类型的七维不变矩数据从而实现对所述焊缝图像模式的识别。本发明仅保留了决定焊缝图像类型的七维数据，删除了众多的图像中冗余特征，降低了SVM分类器识别的难度，提高了识别的时间，即使在低训练样本的情况下，依然具有很高的识别精度以及很好的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种旋转机械轴心轨迹的改进HU不变矩提取方法，属于水电机组在线监测技术领域，包括利用HU不变矩方法对不同工况下的水电机组主轴轴心轨迹进行特征提取，从而对轴心轨迹形状自动识别，得出水电机组的标准轴心轨迹图；获取包括所述标准轴心轨迹图的水电机组数据信息，并与水电机组不同运行工况下的各单元标准区间数据进行对比和分析，得出水电机组工作情况；根据水电机组工作情况选择是否启动报警程，本发明算法简单，计算量小，识别精度高，轴心轨迹形状自动识别对于机组故障诊断自动化具有重要意义。

摘要： 本发明属于计算机图形学技术领域，具体涉及一种基于不变矩的谱形状描述符的三维模型匹配方法，该方法包括：采集三维模型；获取三维模型中各个顶点对应的一环邻域顶点；根据三维模型的一环邻域顶点，计算三维模型的LBO算子；利用三维模型的LBO算子，计算三维模型的LBO算子的特征值和特征向量；根据三维模型的LBO算子的特征值和特征向量，获取三维模型六个的几何矩描述符；利用三维模型的六个几何矩描述符，获取三维模型与其他三维模型的匹配度。本申请提供的技术方案，不仅实现了无需依赖参数的选择，便能很好地描述和表示各种形状的拓扑和几何特征，具备普适性，而且增强了谱形状描述子的识别能力，降低了形状匹配的时间复杂度。