基于Zernike矩的图像归一化技术的研究

被引：6

作者：

杨政武

方涛

机构：

[1] 上海交通大学模式识别与智能系统研究所

[2] 上海交通大学模式识别与智能系统研究所上海

[3] 上海

来源：

计算机工程 | 2004年 / 12期

关键词：

Zernike矩; 图像归一化; 不变性; 离散化; 噪声; BP神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

推导了基于Zernike矩的图像归一化标准,实验分析了数字图像离散化和噪声对Zernike矩计算的影响,并提出了相应的改进措施。最后,以BP神经网络作为分类器检验了改进的Zernike矩描述子的性能。试验结果显示改进的Zernike矩描述子能非常有效地保持平移、尺度、对比度和旋转不变性,并且能够有效抑制噪声影响。

引用

页码：34 / 36+56 +56

页数：4

共 5 条

[1]

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[2]

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[3]

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[4]

B-splineSignalProcessing:PartII——EfficientDesign andApplications. UnserM,AldroubiA,EdenM. IEEE Trans. onSignalProcessing . 1993

[5]

Acomparativeanalysisofalgorithmsforfastcomputationofzernikemoments. ChongCW,RaveendranP,MukundanR. Pattern Recognition . 2003

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