用于模式识别的极半径不变矩

提出了用于目标物识别和分类的极半径不变矩 .对目标物进行分割后 ,先求出目标物的形心 ,进而求出极半径矩、归一化矩和归一化的中心矩 .在此基础上 ,给出了 5个具有平移、旋转和尺度变换不变性的特征量用于物体形状的识别 .文中给出了这些不变矩的特性 ,并给出了极半径不变矩和边界序列矩以及Hu提出的不变矩的实验比较结果 .该文提出的极半径不变矩 ,既可用于区域目标的识别 ,也可用于边界形状的识别 .

几种边界特征描述方法的比较研究

在图像处理与模式识别领域经常根据物体的边界来识别物体。对物体边界特征描述的三种主要方法,即基于极半径函数的傅里叶描述子、边界序列矩和改进的不变矩进行了比较研究,给出了实验结果和结论。