原始Zernike矩边缘算子抗干扰性能

针对Zernike矩算子在边缘模糊、随机噪声存在情况下的检测性能进行了研究,以获得该算子的抗干扰性能.通过分析Zernike矩算子的各阶矩计算过程,得知将像素灰度与模板进行卷积便可获得Zernike矩,这样的计算有利于减小随机干扰的影响.利用人工合成的二值图像进行了边缘检测性能测试,结果表明,对于模糊噪声图像,由于边缘的过渡特征,Zernike矩算子检测具有一定精确性,但会在某种程度上存在边缘细化能力、定位精度下降的问题;而对于随机噪声图像,当最大值在40以内时,Zernike矩算子具有较强的抗噪能力;若随机噪声超出此范围,则检测效果急剧恶化.