蔡小帅,张荣国,李富萍,刘小君

(1.太原科技大学计算机科学与技术学院,太原030024;2.合肥工业大学机械与汽车工程学院,合肥230009)

基于Zernike矩的模糊与仿射混合不变量研究

蔡小帅1,张荣国1,李富萍1,刘小君2

(1.太原科技大学计算机科学与技术学院,太原030024;2.合肥工业大学机械与汽车工程学院,合肥230009)

Zernike矩作为形状描述子,其信息冗余度低且对噪声不敏感,在图像特征提取和模式识别中得到了广泛应用。为提高Zernike矩对含有模糊和仿射图像的形状描述能力,提出一种基于Zernike矩的形状描述子,该描述子使用规范化方法构造Zernike矩的仿射不变量,结合Zernike矩的模糊不变量得到Zernike矩的模糊和仿射混合不变量。将该矩混合不变量作为形状描述子描述图像的形状特征,并与几何矩模糊和仿射混合不变量进行对比实验,结果表明,Zernike矩的模糊和仿射混合不变量在混合形变下形状描述能力较强,具有不变性,并且对噪声的鲁棒性较好。

Zernike矩;形状描述子;规范化方法;点扩展函数;仿射不变量;模糊不变量

1 概述

在图像的实际采集过程中,由于对焦错误、设备移动、环境及其他方面的影响,使采集到的图像往往有不同程度降质,其中包括模糊形变和仿射形变。传统的形状描述子对这类图像的描述能力弱,因此对这些降质图像中物体的形状描述成为计算机视觉、模式识别及医学成像等领域的重要任务。近年来,国内外对模糊和仿射形变图像的形状描述及识别方法研究较为广泛和深入的是矩不变量方法［1］。……