形状和颜色变换下图像的Gaussian-Hermite矩不变量

摘要：

矩不变量是计算机视觉和模式识别领域常用的图像不变特征.现有的形状和颜色变换下彩色图像的矩不变量均基于几何矩构造,因此抗噪性较差.针对该问题,提出了利用基本微分算子和颜色几何基元生成旋转-仿射变换下彩色图像Gaussiaa-Hermite正交矩不变量的方法,所构造的不变量均为Gaussian-Hermite矩的齐次多项式;然后生成所有可能的低阶低次不变量,并从中得到13个满足线性独立关系的不变量实例.基于合成图像数据集和HPatehes图像数据集进行了数值稳定性验证、图像分类和模板匹配实验,结果表明,13个不变量实例具有良好的数值稳定性和抗噪性;使用它们得到的分类和匹配准确率比同类矩不变量分别高出10％和30％左右.

关键词：正交矩不变量、Gaussian-Hermite矩、形状变换、颜色变换、图像分类、模板匹配

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家重点研发计划;国家重点基础研究发展计划（973计划）;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：341-351