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第16章 基于Hu不变矩的图像检索方法.zip

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简介：
本章节探讨了基于Hu不变矩的图像检索技术，通过分析和实验展示了该方法在保持图像旋转、缩放和平移不变性方面的优越性能。 深度学习机器学习图像处理的MATLAB源代码——第16章 基于Hu不变矩的图像检索技术处理算法实现。

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  • 第16章 基于Hu不变矩的图像检索方法.zip
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    本章节探讨了基于Hu不变矩的图像检索技术，通过分析和实验展示了该方法在保持图像旋转、缩放和平移不变性方面的优越性能。 深度学习机器学习图像处理的MATLAB源代码——第16章 基于Hu不变矩的图像检索技术处理算法实现。
     
  • 基于Hu不变矩的MATLAB图像检索技术.zip
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    本资源提供了一种使用MATLAB实现的图像检索方法，采用Hu不变矩作为特征提取工具，适用于模式识别和计算机视觉领域。包含代码与示例数据。 在基于Hu不变矩的图像检索技术中，首先需要对100张图片建立索引，并提取它们的纹理特征和颜色矩特征，然后将这些特征保存为mat文件。接下来就可以进行图像检索了。纹理特征和颜色矩特征都是以一维向量的形式存在，在进行检索时会分别计算待查图像与已存于mat文件中颜色矩和纹理特征之间的欧几里得距离，并赋予不同的权值。最后，根据这些距离的大小对结果进行升序排序，从而得出最终的图像检索结果。
     
  • 基于MATLAB的Hu不变矩图像检索技术.zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现基于Hu不变矩特征的图像检索方法，适用于快速准确地从大量图像中进行目标匹配与识别。 基于MATLAB的Hu不变矩图像检索技术利用边缘检测算子对目标图像进行边缘提取。然后使用Hu提出的7个不变矩作为形状特征，进行相似度匹配，并在数据库中查找最接近的目标图像序列，最终输出TOP10的结果。该代码经过验证可以正常运行，具有较高的参考价值。
     
  • 基于Hu不变矩的图像检索系统实现
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    本研究设计并实现了基于Hu不变矩特征的图像检索系统，通过提取图像几何形状的不变量，提高了图像识别和匹配的准确性和鲁棒性。 该程序首先接收输入图像，并使用边缘算子提取轮廓，在细化这些轮廓后进行种子填充以确定目标区域。然后计算目标区域内7个Hu不变矩来获取形状特征向量，接着归一化处理并与数据库中的信息进行相关度计算，从而实现图像检索功能。
     
  • 【图像检索】利用Hu不变矩的图像检索（附带Matlab源码）.zip
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    本资源提供基于Hu不变矩技术进行图像检索的方法详解及其实现代码。通过使用MATLAB语言编写，适用于研究和学习计算机视觉中的图像识别与匹配问题。下载后可直接运行示例，体验高效准确的图像检索功能。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 【图像搜索】利用Hu不变矩进行图像检索的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于Hu不变矩的图像检索算法的MATLAB实现代码，适用于模式识别和计算机视觉领域研究者学习与应用。 基于Hu不变矩的图像检索是计算机视觉领域中的关键技术之一，它结合了图像处理、模式识别及机器学习等多个学科的知识点。本项目主要探讨如何使用Matlab进行这样的技术实现，并特别关注通过计算Hu不变矩来提取特征并比较相似性。 首先，我们要理解什么是Hu不变矩。由M. I. Hu提出的这种数学特性，在经过旋转、缩放和镜像等几何变换后仍保持稳定，具有出色的形状描述能力，尤其是对于不规则物体的识别非常有用。通过计算图像的Hu矩可以获得一组数值特征向量来表征其独特性，并可用于后续匹配与检索操作。 在Matlab中实施基于Hu不变矩的图像检索通常包含以下步骤： 1. **预处理**：对原始图像进行灰度化、二值化或直方图均衡等处理，以减少光照变化和噪声干扰的影响。 2. **特征提取**：利用Matlab内置函数或者自定义代码计算出图像的Hu不变矩。这一步骤通常涉及复杂的矩阵运算及变换操作。 3. **建立索引库**：将所有待检索图像的Hu不变矩值存储在数据库中，形成每个图像对应的特征向量集。 4. **查询匹配**：对于新输入的查询图片同样进行特性提取后与现有数据库中的数据比较（例如使用欧氏距离度量），以找到最相似的结果。 5. **结果展示**：根据计算出的距离值排序显示检索到的照片，按照从高到底顺序排列。 此外，本项目还覆盖了其他领域的Matlab仿真代码示例，包括智能优化算法、神经网络预测模型等。这些应用领域同样依赖于强大的数学工具和先进的算法设计思想，而作为科学计算环境的Matlab为研究提供了极大的便利性。通过学习并实践相关代码案例可以加深对特定问题的理解，并提高解决实际工程难题的能力。 总之，基于Hu不变矩技术的应用不仅限于图像处理本身，在安防监控、医学影像分析及自动驾驶等多个行业中都有重要的应用价值。利用Matlab实现该技术不仅能增强我们对于计算机视觉领域的理解深度，还能为具体应用场景提供有效的解决方案工具。同时掌握其他领域内的仿真代码案例有助于拓宽知识面并提升跨学科问题解决能力。
     
  • MATLAB基于Hu不变矩的图像检索系统仿真（含GUI）-源码
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    本项目提供了一个基于MATLAB开发的图像检索系统源码，该系统利用Hu不变矩特征实现图像识别与匹配，并配备图形用户界面(GUI)以方便操作和展示结果。 基于Hu不变矩的图像检索系统MATLAB仿真程序包含GUI界面，提供源码。
     
  • 基于Zernike不变矩的图像检索编码
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    本研究提出了一种基于Zernike不变矩的图像检索编码方法，利用其几何形状描述能力增强图像识别与匹配精度。 Zernike矩是一种具有尺度不变性、移位不变性和旋转不变性的正交多项式矩。本设计旨在利用Zernike不变矩开发一种图像检索系统，该系统能够充分验证Zernike矩的这些特性及其在图像检索中的优越性能。
     
  • 基于 Matlab 的图像 Hu 不变矩提取函数
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    本简介提供了一个在MATLAB环境下实现的代码段，用于高效计算图像的Hu不变矩特征。该工具适用于模式识别与机器学习领域中需要进行图像描述和分类的应用场景。 提取图像 Hu 不变矩的 Matlab 函数如下所示：invariant moments of image phi = invmoments(F) 其中 F 为读取的图像矩阵，phi 中保存了7个 hu 不变矩。 % Copyright 2002-2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, & S. L. Eddins % Digital Image Processing Using MATLAB, Prentice-Hall, 2004 % $Revision: 1.5 $ $Date: 2003/11/21 14:39:19 $ 这段描述介绍了如何使用 Matlab 函数计算图像的 Hu 不变矩。