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《基于hu矩及zernike矩圖像目標(biāo)識(shí)別算法設(shè)計(jì)畢業(yè)論文》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、基于Hu矩和Zernike矩的圖像目標(biāo)識(shí)別算法設(shè)計(jì)院系自動(dòng)化學(xué)院專(zhuān)業(yè)測(cè)控技術(shù)與儀器摘要形狀識(shí)別在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中具有十分重要的意義，利用矩特征進(jìn)行形狀識(shí)別是一種重要的方法。近幾年用正交矩進(jìn)行圖像分析，圖像處理以及圖像識(shí)別的研究成果很多。這表明不變矩理論及其在圖像信息處理與識(shí)別的應(yīng)用技術(shù)具有很好的發(fā)展前景和商機(jī)。理論上矩不變量在圖像平移、伸縮、旋轉(zhuǎn)時(shí)均保持不變，這為圖像識(shí)別算法中目標(biāo)矩特征的選擇提供了一定的依據(jù)。不變矩是一種高度濃縮的圖像特征，具有平移、尺度、旋轉(zhuǎn)等不變性。1961年，M.K.Hu首先提出了7個(gè)不變矩用于
2、圖像描述。后來(lái)人們進(jìn)行了多方面的研究，發(fā)現(xiàn)正交矩具有絕對(duì)的獨(dú)立性，沒(méi)有信息冗余現(xiàn)象，抽樣性能好，抗噪聲能力強(qiáng)，適合于圖像識(shí)別。本文主要完成對(duì)航拍圖像中的飛行目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別的系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作。主要闡述了將Hu矩和Zernike矩作為目標(biāo)在旋轉(zhuǎn)、平移和縮放等變形的情況下不變的目標(biāo)特征的可行性，并比較他們?cè)诰唧w應(yīng)用中的特點(diǎn)。設(shè)計(jì)了如下算法流程：首先，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，再進(jìn)行二值化處理；然后利用Hu不變矩和Zernike矩提取不變矩特征；最后，采用街區(qū)距離法，計(jì)算出目標(biāo)區(qū)域值，實(shí)現(xiàn)了對(duì)航拍圖像中飛行目標(biāo)
3、的自動(dòng)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，不變矩在圖像中的目標(biāo)識(shí)別具有良好的穩(wěn)定性，Hu矩和Zernike矩對(duì)目標(biāo)的識(shí)別具有很好的作用。關(guān)鍵詞：Hu矩；Zernike矩；矩不變量；目標(biāo)識(shí)別AbstractShaperecognitionisaveryimportantproblemincomputervision.Recognitingfyingtargetswithmomentfeaturesisanimpotantmethodforshapeidentification.Inrecentyears，manyresultshav
4、ebeenresearchedaboutimageanalysisandpatternrecognitionwithorthogonalmoments.Therefore，thetheoryofinvariantmomentsandtheirapplicationtoimageanalysisandpatternrecognitionhaveagoodfuture.Invariantmomentsareindependentoftranslation，scaleandrotationintheory.Theresu
5、ltsofsuchcomparisoncanprovidesomebaseswhichwouldbearpracticabilityfortheselectionofmomentfeatureinimagerecognition.Invariantmomentsarehighlyconcentratedimagefeaturesthatareshiftinvariant，rotationinvariantandscaleinvariants.M.K.Hufirstintroducedsevenmomentinvar
6、iantsin1961，basedonmethodsofalgebraicinvariants.Laterstudiesindicatedthattheorthogonalmomentshavethebestoverallperformanceintermsofnoisesensitivity，informationredundancy，andcapabilityofimagedescription.Inthispaper，thecompletionofaerialflightinthetargetidentifi
7、cation.IthighlightsamethedofusingHuandZernikemomentastargetfeature，comparingthemmomentfeatures.Thefollowingalgorithmdesignprocess:Firstly，makepretreatmentfortheimage，thatis，transformthemulticolorimagetograyimageandtodealwithbinary.Thencomputeinvariantmomentcha
8、ractersbyHuinvariantmomentandzernikemoment.Atlast，thisarticlepresentsasquarespacemethodthatcanbeusedtocalculatetheareavalueoftheobjects.Achievedontheaerialimagestoautomaticidentify
