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为了解决模式识别应用中传统的不变量特征之间的相关性问题,基于Zernike矩提出一种构造其完备的相似变换不变量集的新方法.首先,根据图像的Zernike矩与径向矩之间的关系,以径向矩为中间桥梁,建立原图像的Zernike矩和旋转缩放后图像的Zernike矩之间的关系,然后由原图像的同阶和低阶Zernike矩线性组合即可得到完备的Zernike矩旋转和缩放不变量集.类似地,可以构造完备的Zernike矩平移不变量.并将两者结合最终得到Zernike矩的相似变换不变量完备集.图像分类实验结果表明,与现有