严传波， 木拉提·哈米提， 李 莉， 员伟康， 杨 芳

(新疆医科大学医学工程技术学院， 乌鲁木齐 830011)

基于内容的图像检索是从图像的颜色、纹理、形状等信息中提取图像特征进行图像匹配的过程，其中形状特征是图像重要的视觉特征。同类物体可能有不同的颜色或纹理，但其形状特征却可能相近，不会随图像的颜色或纹理改变而发生变化。在基于维吾尔草药图像的检索匹配中，草药形状特征相对颜色、纹理特征更有其独特的检索优势。

形状特征描述方法可分为两类，一类是基于图像区域的描述如几何不变矩、Zernike矩等描述方法；一类是基于图像边缘信息的描述包括链码、傅里叶描述、小波描述等。Hu不变矩是一种经典的形状特征描述方法，它通过应用图像区域的普通矩和中心矩构造图像区域的二阶、三阶中心矩，从而形成7个描述图像形状的不变矩特征，具有图像旋转、平移和尺度变化的不变性，已成为图像识别的主要判别方法之一。目前，Hu不变矩已有许多应用，如应用Hu不变矩和Affine不变矩对高速公路上行驶的车辆进行检测和车型识别[1]；应用商标图像的Hu不变矩特征结合SIFT特征进行图像检索, 减少精确匹配需要的计算次数，降低计算复杂度[2]。Hu不变矩是基于图像区域的形状描述，应用范围有限制，针对这一问题，研究人员同时结合图像的区域不变矩和边界不变矩信息构造改进的统一不变矩形状特征，针对图像旋转特点引入权向量进行图像检索，提高了图像旋转变换后的识别命中率[3-4]。……