基于分数阶矩的仿射不变特征提取

摘要

在计算机视觉领域中，图像的不变特征提取应用广泛。图像矩是描述图像形状全局特征的重要技术。Hu矩可提取相似变换的不变特征，仿射不变矩量可提取仿射不变特征，然而这些传统矩仅能是整数阶的，且高阶矩对噪声敏感。为此本文引入分数阶矩，并以这种矩构造不变量以提取仿射不变特征。由分数阶矩也引入了分数阶质心，利用分数阶质心给出了一种仿射变换参数恢复算法。该算法克服了扩展质心不能对二值图像恢复的缺陷。由于分数阶矩需事先确定图像的质心以将笛卡尔坐标转化为极坐标，为避开质心的影响，本文提出积分幂R-变换，并将该变换与Fourier描绘子结合以提取相似不变特征。
　　主要内容如下:
　　(1)引入分数阶矩，这种矩利用变形的累次积分定义，传统矩仅是这种分数阶矩的特例。利用分数阶矩构造出了仿射不变量，实验表明低次矩构造的仿射不变量具有较好的抗噪性能。
　　(2)引入分数阶质心，通过该质心与图像的普通质心可构造出三组仿射变换对应点，由这些对应点可将仿射变换的参数恢复。该算法对二值和灰度图像均适用。
　　(3)提出积分幂R-变换，广义R-变换仅是积分幂R-变换的特例，将积分幂R-变换与Fourier描绘子结合，可用于提取平移、伸缩和旋转不变的特征。

目录

声明

摘要

第一章 引言

1．1 研究背景和意义

1．2 研究现状

1．3 本文的主要工作

第二章 基于分数阶矩的仿射不变特征提取

2．1 分数阶矩

2．2 仿射不变特征提取

2．3 实验结果

2．4 本章小结

第三章 基于分数阶质心的仿射变换参数恢复

3．1 扩展质心

3．2 分数阶质心

3．3 仿射变换参数的恢复实验

3．4 本章小结

第四章 基于积分幂R-变换的不变特征提取

4．1 积分幂R-变换

4．2 积分幂R-变换描绘子

4．3 实验结果

4．4 本章小结

第五章 结论与展望

参考文献

攻读硕士期间参加的科研项目

作者简介

致谢