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Zernike矩：MATLAB代码实现n阶m重复NxN图像上的快速计算

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简介：
本文介绍了在MATLAB中实现的高效算法，用于计算NxN图像上任意n阶m重复的Zernike矩。提供了一种快速、准确的方法来描述和分析图像特征。 本次提交包括3个mfiles文件和6个图像文件：1- Zernike_main.m（处理一切的主脚本）；2- Zernikmoment.m（计算NxN ROI的Zernike矩）；3-radialpoly.m（计算径向多项式，这是计算泽尼克矩的前提条件）。此外还有六个.png格式的测试图像文件。运行Zernike_main.m时，它将计算输入图像n=4阶且m重复为2的Zernike矩。由于第一行图像是一个独特物体（椭圆形）的不同旋转版本，这三张图片的泽尼克矩大小相同。另外，矩相位差与图像旋转角度成正比。可以预期不同形状（例如椭圆和矩形）具有完全不同的泽尼克矩值。这种行为的原因是泽尼克矩能够描述物体的形状特征。 许可协议：使用代码时请引用以下文件： A. Tahmasbi、F. Saki、SB Shokouhi，基于Z的研究成果。

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  • Zernike矩：MATLAB代码实现n阶m重复NxN图像上的快速计算
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    本文介绍了在MATLAB中实现的高效算法，用于计算NxN图像上任意n阶m重复的Zernike矩。提供了一种快速、准确的方法来描述和分析图像特征。 本次提交包括3个mfiles文件和6个图像文件：1- Zernike_main.m（处理一切的主脚本）；2- Zernikmoment.m（计算NxN ROI的Zernike矩）；3-radialpoly.m（计算径向多项式，这是计算泽尼克矩的前提条件）。此外还有六个.png格式的测试图像文件。运行Zernike_main.m时，它将计算输入图像n=4阶且m重复为2的Zernike矩。由于第一行图像是一个独特物体（椭圆形）的不同旋转版本，这三张图片的泽尼克矩大小相同。另外，矩相位差与图像旋转角度成正比。可以预期不同形状（例如椭圆和矩形）具有完全不同的泽尼克矩值。这种行为的原因是泽尼克矩能够描述物体的形状特征。 许可协议：使用代码时请引用以下文件： A. Tahmasbi、F. Saki、SB Shokouhi，基于Z的研究成果。
     
  • Zernike矩的MATLAB实现算法
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    本文介绍了一种基于MATLAB编程环境实现Zernike矩的方法和算法，旨在为图像处理与模式识别领域提供高效、准确的特征提取工具。 该文档提供了Zernike矩算法的基本实现方法，使用MATLAB语言编写，并且可以直接在MATLAB环境中一键打开运行。
     
  • 【Zernike矩亚像素边缘检测】基于图像的Matlab代码实现.zip
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    本资源提供了一套基于Matlab编程环境实现的Zernike矩亚像素边缘检测算法代码。该方法能够进行高精度的图像边缘定位，适用于需要精细测量的应用场景，如机器视觉和医学影像分析等。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真。
     
  • 关于Zernike矩的MATLAB与C++实现代码
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    本项目提供了Zernike矩在MATLAB和C++中的实现代码，适用于图像处理领域中形状分析与描述。代码简洁高效，便于研究及应用开发。 这是计算Zernike矩的MATLAB代码和C++版本的代码，有需要研究的可以下载来研究。大家可以共同学习。
     
  • 基于Zernike正交矩的图像重建
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    本研究提出一种利用Zernike正交矩进行图像特征提取与分析的方法，并探讨其在图像重建中的应用，旨在提高图像处理的准确性和效率。 Zernike正交矩的图像描述方法研究主要通过Zernike正交矩函数进行图像重建。
     
  • 基于Zernike矩的图像重建方法
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    本研究提出了一种基于Zernike矩的图像重建技术，通过该方法能够有效恢复受损或模糊图像中的细节信息，保持了较高的重建精度和稳定性。 实现Zernike矩的图像重建的Matlab代码。
     
  • 不变矩的快速算法及代码实现
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    本文介绍了一种计算图像处理中不变矩的高效算法，并提供了详细的代码实现。通过优化算法流程和数据结构设计，提高了计算速度与准确性，为模式识别和机器学习应用提供有力支持。 不变矩及其快速算法代码 有注释 易看懂
     
  • MATLAB计算灰度图像一阶矩、二阶矩和三阶矩示例
    优质
    本示例展示了如何使用MATLAB计算灰度图像的一阶矩（中心矩）、二阶矩以及三阶矩，涵盖矩的基本概念及其在图像处理中的应用。 本段落主要介绍了如何使用MATLAB计算灰度图像的一阶矩、二阶矩和三阶矩，并提供了具体的实例参考。希望这些内容能够为大家提供帮助。
     
  • Python实现计算n的阶乘的代码方法
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    本篇文章介绍了使用Python编程语言来编写一个函数以计算给定整数n的阶乘的方法。通过递归和迭代两种方式实现，并提供了详细的代码示例，帮助读者理解和应用这一数学概念。 整数的阶乘是所有小于及等于该数的所有正整数相乘的结果，0的阶乘为1。即：n!=1×2×3×…×n。 计算阶乘可以通过导入math模块并使用factorial()函数来实现： ```python import math value = math.factorial(x) ``` 也可以通过reduce函数结合lambda表达式来完成： ```python from functools import reduce def factorial(n): return reduce(lambda x, y: x * y, [1] + range(1, n+1)) ``` 还可以使用递归方法实现阶乘计算： ```python def factorial(n): if n == 0: return 1 else: # 这里省略了具体的返回语句，实际应为：return n * factorial(n-1) pass ```
     
  • 图像特征提取的代码实现（包括HOG、LBP、Haar、Hu矩和Zernike矩）
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    本项目致力于多种经典图像特征提取方法的Python代码实现，涵盖HOG、LBP、Haar特征及形状描述子如Hu矩与Zernike矩，为计算机视觉任务提供强大工具。 这段文字描述了一个图像特征提取的代码库，包含了LBP、HOG、Haar、Zernike矩以及Hu矩等多种特征提取方法，并且提供了一个详细的.h文件来指导如何调用这些功能。该程序使用C语言或OpenCV编写。