基于Zernike矩的图像归一化技术的研究

摘要

推导了基于Zemik矩的图像归一化标准,实验分析了数字图像离散化和噪声对Zemike矩计算的影响,并提出了相应的改进措施.最后,以BP神经网络作为分类器检验了改进的Zemike矩描述子的性能.试验结果显示改进的Zernike矩描述子能非常有效地保持平移、尺度、对比度和旋转不变性,并且能够有效抑制噪声影响.