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基于形状参数与Hu不变矩的图像处理技术

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简介：
本研究探讨了利用形状参数和Hu不变矩进行图像分析的技术，旨在提高图像识别和模式匹配的准确性。 图像处理包括计算形状参数和Hu不变矩，并且涉及特定区域检测。

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  • 基于形状参数与Hu不变矩的图像处理技术
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    本研究探讨了利用形状参数和Hu不变矩进行图像分析的技术，旨在提高图像识别和模式匹配的准确性。 图像处理包括计算形状参数和Hu不变矩，并且涉及特定区域检测。
     
  • 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 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。
     
  • 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。
     
  • 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MATLAB的Hu矩不变量程序
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    本程序利用MATLAB编程实现计算图像的7个Hu矩不变量，用于目标识别与形状分析，提供了一种有效的模式识别方法。 1963年Hu提出的经典的矩不变量的MATLAB程序。
     
  • 基于Matlab的Hu不变矩特征实现
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    本文介绍了在Matlab环境下实现图像处理中的Hu不变矩特征的方法和技术，分析了其在目标识别和形状描述中的应用价值。 代码可以运行，并能提取Hu 7阶不变矩。利用这7阶不变矩可以进行目标识别。
     
  • 基于Matlab的Hu不变矩特征实现
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    本项目利用MATLAB编程实现了图像处理中的Hu不变矩特征提取技术，为模式识别和机器视觉应用提供了一种有效的形状描述方法。 在图像处理与计算机视觉领域，特征提取是至关重要的一步，它为后续的分析、识别及分类奠定基础。Matlab作为一种强大的数学计算工具，在科研和工程实践中被广泛使用，并且在图像处理任务中也扮演着重要角色。本段落将详细介绍如何利用Matlab实现Hu不变矩特性以及其在目标识别中的应用。 首先需要了解什么是Hu不变矩，这是M. I. Hu于1962年提出的概念。这些特定的图像特征具有旋转、尺度和镜像不变性，在保持形状基本特性的前提下能够消除位置、大小及方向的影响，因此被广泛应用于图像识别与物体匹配等领域。 在Matlab中实现Hu不变矩的具体步骤如下： 1. **读取图像**：使用`imread`函数将待处理的图片加载到工作空间内。 2. **预处理**：根据实际需求对图像进行灰度化或二值化等操作，例如通过`rgb2gray`转换彩色图至灰阶，并用`imbinarize`实现二值化。 3. **轮廓检测**：利用如`bwconncomp`或者`regionprops`这样的函数来识别出图像中的连通区域。通常我们关注的是目标物体而非背景。 4. **矩计算**：使用Matlab的`moments`函数为每个连接组件计算几何矩，这些信息包含了关于形状的关键数据点，比如面积和中心坐标等。 5. **归一化与不变性转换**：对原始几何矩进行尺度无关变换后得到7个归一化的矩，并通过特定线性组合将其转化为Hu不变矩。这一步骤确保了特征的旋转、缩放及镜像不敏感特性。 6. **存储和比较**：将提取出的特征保存下来，既可以是文件也可以是在内存中的结构体数组形式；当需要识别新图像时，则可以通过对比其与已知模板间的Hu不变矩相似度来进行匹配。 实际应用中，上述流程可通过编写Matlab脚本实现，并且该方法特别适合于形状特性明显的对象。不过需要注意的是，由于不变矩的性质限制，在面对光照变化、遮挡以及目标复杂变形的情况下可能表现不佳；因此在实践中往往需要结合其他特征（如边缘和纹理）或采用更先进的深度学习技术来提高识别准确性和稳定性。