用改进的zernike距进行图像检索

在图像检索系统中形状是一个基本的图像特征。本文提出了一个有效的基于一组正交的zernike距的图像形状特征。由于图像的旋转对图像的相角的影响,现有的方法采用zernike距的幅值作为图像特征。在本文中,提出了结合幅值和相位来形成一个新的形状描述符,称为不变量zernike距描述符。实验结果显示我们提出的形状特征对图像旋转,平移所引起的改变具有很强的鲁棒性。比单独采用zernike矩的幅值的方法具有更好的识别能力。

基于Zernike距的金刚滚轮轮廓检测算法

为了满足金刚滚轮廓形测量系统的高精度测量要求,提出了一种基于各向异性扩散滤波的Zernike距亚像素边缘检测方法。该方法是先利用各向异性扩散滤波代替高斯滤波形成新canny算法进行金刚滚轮图像粗定位,再利用Zernike距算法对边缘进行亚像素定位,实现图像边缘的亚像素检测。试验表明,该算法抗噪性强,检测精度高。

基于Zernike矩和拼贴误差的布料图案检索算法

为提高纺织品企业检索布料图案的效率,提出了一种基于Zernike矩和拼贴误差的布料图案检索算法(ZMCE)。首先,通过计算选取最佳匹配时的分形参数和Zernike矩;其次,根据值域块与最佳匹配的定义域块之间的相似性度量计算拼贴误差;最后,将Zernike矩和拼贴误差作为布料图案检索的特征量进行特征提取。实验结果表明,ZMCE算法的平均查准率、平均查全率和单张图案的检索时间分为88.6%、53.4%和0.207 s,显著优于基本分形算法(BFC)、单一拼贴误差算法(SCE)和联合正交化分形参数和改进Hu不变矩算法(OFH),此外,ZMCE算法的平均查准率和查全率还优于文献[4]中的算法。因此,ZMCE算法在纺织品行业布料图案检索方面具有良好的应用价值。

基于伪Zernike矩的数字图像篡改检测方法

图像编辑技术的快速发展使得人们难以发现专业技术处理过的篡改图像的伪造痕迹,对新闻传播、司法取证、信息安全等领域造成了严重的威胁。图像的区域篡改检测方案主要用于检测图像中存在疑似相似的图像块。目前,传统的检测策略对发生几何攻击的篡改区域鲁棒性不好。针对几何攻击情况,文章介绍了一种针对复制粘贴伪造图像的新检测方法,利用伪Zernike矩特征进行特征提取。通过在相邻区域进行特征匹配,可以检测出图像中可能存在的伪造区域。实验结果表明,该方法不仅对常规攻击(如加噪声、JPEG压缩)具有较好的检测效果,而且在处理旋转等几何攻击时也表现出色。这些结果证明了该方法的创新性和广泛适用性。

Zernike多项式曲面表征

Zernike多项式因其正交性和旋转不变性,被广泛应用于光学表面的表征和优化中。它能够有效地减少拟合误差,并通过少量的系数实现对复杂曲面的高精度描述,有助于提升光学系统的成像质量和简化性能分析。本文首先对自由曲面描述方法进行了概括,包括全局描述与局部描述两种方式;随后讨论了国内外关于Zernike多项式在曲面表征中的研究进展,探讨了Zernike多项式在曲面表征中的实际应用;最后展望了Zernike多项式在曲面表征领域的发展前景。

基于伪Zernike矩与SURF特征的自适应水印算法

针对目前多数图像水印算法水印的嵌入区域固定不变带来的安全性问题,且水印的抗旋转攻击能力弱,提出一种基于伪Zernike矩和SURF的自适应水印算法。首先,利用SURF(Speed Up Robust Features)算法对图像进行特征提取,然后采用RANSAC(Random Sample Consensus)算法筛选出稳定的特征点,根据特征点位置构建合适的水印嵌入区域。最后,采用SWT变换和SVD分解将水印信息嵌入在构造区域内。利用伪Zernike矩估计旋转角度对图像进行旋转校正。实验结果表明,该水印算法可以有效地抵抗旋转攻击,水印的安全性得到提高。

基于Zernike拟合的三反射面天线赋形设计

多反射面天线系统受空间、位置和尺寸等因素的影响,其主反射面口面存在相位差,从而导致天线辐射性能下降,文章提出了一种利用Zernike多项式赋形多个反射面的方法,通过对副反射面赋形,在主反射面口面得到期望的幅度相位分布。该方法利用Zernike拟合来处理反射面间的光程差,并将主反射面作为固定面,根据几何光学法和光程条件,在Matlab中建立副反射镜初始模型,通过遗传算法优化Zernike系数调整光程差,对副反射镜面形进行优化设计,避免了复杂的微分计算。使用Grasp仿真软件对设计的三反射面天线系统进行了分析,计算表明,与未赋形的三反射面天线相比,赋形反射面天线系统主波束效率提升了10.67%,达到95%以上,验证了该赋形方法的可行性及对天线系统性能提升的有效性。

基于Zernike多项式的光机耦合数值仿真研究

光学系统的研制包括光学、结构、热学等不同学科的内容,且各学科之间相互影响,因此这是一个多学科协同研发的过程。在初期设计阶段,综合考虑光机热之间的耦合关系显得尤为重要。该文对光机热集成分析过程中的光机耦合分析方法进行数值仿真研究,重点介绍Zernike多项式拟合方法,并以双镜片目镜为例,通过自研软件Somap,获得变形后的光学系统镜面面形数据,将获得的光学宏文件加载至光学设计软件中,分析变形后的光学系统的成像质量,光学系统在外载荷作用下,成像质量显著下降。

基于Zernike矩和FCM的管道内两相流流型识别

利用图像处理技术对传动管道两相流流型进行了识别。搭建了传动管道气液两相流实验系统。采用高速摄像机拍摄液压传动管路中气液两相流流型图像,利用图像处理技术获得图像的Zernike矩特征参数,然后结合模糊C均值聚类算法(FCM)对流型图像进行分类识别。研究结果显示,液压管路内的传动液为气液两相流,其流型为泡状流、环状流、弹状流、塞状流;在传动过程中,出现频率较高的流型是泡状流和塞状流;利用本方法对传动系统液压传动管路中的4种典型流型进行分类识别,总体识别率可达97%。本方法为管道中气液两相流的流型参数识别提供了新的途径。

基于Zernike形状矩的地图匹配算法

地图匹配算法的有效性和可靠性对于智能交通系统而言是非常重要的,而目前存在的地图匹配算法在一些复杂环境下(如道路交叉口)仍然不能提供合理的输出。采用D-S证据理论融合当前车辆位置信息和方向信息可以有效地扩大待匹配道路之间的差异,但在复杂路网下信息量的不足会降低其匹配精度。因此,为了提高道路网络中的地图匹配精度,提出了基于Zernike形状矩的地图匹配算法。新算法引入Zernike矩描述轨迹曲线的形状,进一步修正了错误结果。通过仿真和实验表明,新算法在复杂环境下具有较强的有效性和可靠性。

基于Zernike矩的PCB上氧化圆形Mark点定位算法研究

文章针对在PCB的整个生产过程中,Mark点因环境和人为等因素被氧化,导致Mark点的定位精度降低的问题,采用灰度变换法对PCB的灰度图进行处理,选用迭代选择阈值法进行图像分割,然后运用圆的特性对Mark点边缘进行筛选,用Zernike矩对其进行亚像素边缘提取,最后用最小二乘法拟合出圆并求出圆心。实验表明:该定位算法的平均误差小于0.05像素,标准误差小于等于0.025像素。

基于改进Zernike矩的圆形标志高精度定位方法

在基于视觉的户外边坡监测中,针对圆形标志中心定位精度低,实效性差的难题,提出一种改进的Zernike矩圆形标志高精度定位方法。首先对圆形标志图像进行二值化和形态学滤波处理,然后利用Canny算子对二值化图像进行边缘检测,实现圆形标志边缘的粗定位。其次结合Zernike矩法和大津法,对粗定位得到的圆形标志边缘进行重定位,通过Zernike矩法来重新定位边缘的位置,并基于改进的大津法来确定圆形标志的亚像素边缘点。同时,利用基于灰度梯度优化的方法来对亚像素边缘进行细化,进一步提高定位的精度。最后利用最小二乘椭圆拟合法来实现圆形标志中心的高精度定位。通过实验证明,改进的Zernike矩圆形标志高精度定位方法能够有效提高圆形标志的定位精度和实效性,并具有更高的运行效率。

Zernike多项式拟合方法及应用

由于Zernike多项式的各项与光学像差有相应的对应关系 ,用Zernike多项式对镜面面形数据进行处理的方法已经广泛应用于工程项目、光学系统设计软件和干涉检查等。用Zernike多项式作为光学和结构分析程序间的接口工具是非常方便和成熟的。本文阐述了Zernike多项式及其拟合方法和应用流程 ,并应用它作为数据接口工具实现了光机热各分析模块间的数据转换 。

基于Zernike正交矩的图像亚像素边缘检测算法改进

介绍了Zernike矩及基于Zernike矩的图像亚像素边缘检测原理,针对Ghosal提出的基于Zernike矩的亚像素图像边缘检测算法检测出的图像存在边缘较粗及边缘亚像素定位精度低等不足,提出了一种改进算法.推导了7×7 Zernike矩模板系数,提出一种新的边缘判断依据.改进的算法能较好检测图像边缘并实现了较高的边缘定位.最后,设计了3组不同的实验.实验结果同Canny算子及Ghosal算法相比,证明了改进算法的优越性.

用Zernike多项式进行波面拟合的几种算法

介绍了几种实现波面Ｚｅｒｎｉｋｅ 多项式拟合的常用算法。为避免因直接构造法方程组而引入计算误差，这些方法归结为两种思路：一是从基底函数系入手，通过变换函数族的基底来改善法方程组状态；二是直接从矛盾方程组入手，应用Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ变换把系数矩阵正交三角化，直接求解拟合系数。特别是第二种方法由本文第一次提出，它避免了构造法方程组，从而避免了以前的方法因构造的法方程组出现严重病态而引入的计算误差，并且易于编程，因而是一种比较理想的实现Ｚｅｒｎｉｋｅ 多项式拟合的算法。

基于Zernike多项式进行波面拟合研究

基于Zernike多项式利用Householder变换法对不同空间频率径向误差和不同口径局部误差进行了拟合,得到了拟合误差的均方根(RMS)值,分析了Zernike多项式的局限性。结果表明,Zernike在拟合径向误差时,受到最大空间频率的限制;在拟合局部误差时要受到局部误差口径大小的限制,并且会引起额外的波动。

Zernike矩边缘检测与多项式拟合的CT图像三维测量算法

针对工业CT切片z方向分辨率不足问题,研究一种Zernike矩边缘检测与多项式拟合结合、自动预测顶端的高精度三维测量算法。首先通过Zernike矩对每张切片图像提取亚像素级轮廓,并用多项式拟合该轮廓;然后对拟合曲线进行等相角间隔采样,并建立同相角的轮廓点匹配,采用层间插值算法得到中间层的轮廓点并外插预估工件顶端点;最后采用台体法计算工件体积。对体积相等的圆柱、圆锥和半球3个标准试块进行CT扫描、测量并分析了测量误差的来源。实验结果表明,对实际工件体积测量误差降低到1%以下,能够满足工程应用中的自动、快速、高精度体积测量要求。

基于改进形态学梯度和Zernike矩的亚像素边缘检测方法

为满足电荷耦合器件(CCD)图像测量系统的快速、高精度测量要求,提出了一种基于改进形态学梯度和Zernike矩算法的图像亚像素边缘检测新方法。基于CCD图像灰度和空间结构信息特点,该算法先利用改进的数学形态学梯度算子进行边缘点的粗定位,在像素级上确定边缘点的坐标和梯度方向;然后再根据构造的边缘点向量和参考阈值,用Zernike矩算法对边缘点进行亚像素的重新定位,实现图像的亚像素边缘检测。仿真图像和实际图像的边缘定位实验结果表明,与Zernike矩、LOG-Zernike矩及Sobel-Zernike矩算法相比,该方法具有更好的定位精度与抗噪性,且检测速度更快。

Zernike矩的快速算法

给出了Zernike矩求解的一种快速算法 .利用Zernike多项式迭代性质 ,找出了Zernike正交矩之间的内在关系 ,这样 ,高阶的Zernike矩可由低价的Zernike矩求出 ,再在Chan等人提出的关于一维几何矩有效算法的基础上 ,得出了一种快速算法 .与已有方法相比 ,该算法大大减少了求解过程中的乘法次数 ,降低了计算复杂度 ,从而提高了运算速度和效率 ;并可以有效用于模式识别。

基于空间矩和Zernike矩的亚像素边缘检测

介绍了两种矩的理论,然后根据建立的四参数边缘模型,分别利用两种矩的性质推导出边缘参数与矩之间的关系,利用矩得到图像边缘参数,最后由边缘参数确定图像边缘.两种矩方法得到的边缘的边缘定位精度都已达到亚像素级.