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圖像矩不變量及其應用

圖像矩不變量及其應用

定 價:¥78.00

作 者: 平子良,姜永靜,胡海濤 著
出版社: 科學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787030724564 出版時間: 2022-06-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 160 字數(shù):  

內容簡介

  《圖像矩不變量及其應用》對圖像矩不變量進行了理論闡述,介紹了經(jīng)典的Hu的矩不變量;給出了幾何矩及中心矩;簡要論述了仿射變換矩不變量的推導;重點論述了平面圖像的平移、比例、旋轉以及密度畸變不變矩的生成、性質及計算方法;簡要介紹了一種適用于彈性形變的固有不變量;列舉了一些平面多畸變不變圖像矩在圖像分析、物體識別、圖像檢索、車輛跟蹤和圖像壓縮等方面的應用。

作者簡介

暫缺《圖像矩不變量及其應用》作者簡介

圖書目錄

目錄 

前言 
第1章 矩不變量導論 1 
1.1 研究圖像矩不變量的目的、動機 1 
1.2 什么是不變量 2 
1.3 不變量分類 2 
1.4 什么是矩 4 
1.4.1 幾何矩 4 
1.4.2 中心矩及歸一化的中心矩 5 
1.4.3 Hu的七個矩不變量 5 
1.4.4 復數(shù)矩 6 
1.4.5 旋轉矩 7 
1.4.6 正交矩 7 
1.5 本書結構 8 
參考文獻 9 
第2章 仿射變換矩不變量 11 
2.1 緒論 11 
2.1.1 三維物體的投影成像 11 
2.1.2 投影矩不變量 13 
2.1.3 仿射變換矩不變量 13 
2.2 仿射變換不變量基本理論 14 
2.3 由圖生成的仿射變換不變量 15 
2.3.1 基本概念 15 
2.3.2 用圖表示不變量 17 
2.3.3 仿射變換不變量的無關性 17 
2.4 由凱萊–阿讓德方程推導仿射變換不變量 24 
2.4.1 手工解 24 
2.4.2 自動解 26 
2.5 彩色圖像的仿射變換不變量 29
2.6 三維推廣 31 
2.6.1 方法的幾何基礎 31 
2.6.2 凱萊–阿讓德方程三維推廣 33 
參考文獻 33 
附錄2.1 35 
第3章 正交多畸變不變矩 37 
3.1 正交多項式矩 37 
3.1.1 勒讓德矩 40 
3.1.2 切比雪夫矩 40 
3.1.3 克勞丘克矩 41 
3.1.4 雅可比矩 43 
3.2 正交多畸變不變矩 44 
3.2.1 ejkθ函數(shù)的正交性 44 
3.2.2 正交傅里葉–梅林矩 45 
3.2.3 切比雪夫–傅里葉矩 46 
3.2.4 澤尼克矩 48 
3.2.5 雅可比–傅里葉矩 51 
3.2.6 圓諧–傅里葉矩 60 
3.2.7 復指數(shù)矩 62 
3.3 復指數(shù)矩的平移不變性 69 
3.4 正交多畸變不變矩的旋轉不變性實驗驗證 69 
3.4.1 旋轉不變性 69 
3.4.2 旋轉不變性實驗驗證 70 
3.4.3 實驗結果分析 72 
3.5 縮放不變性實驗驗證 72 
3.5.1 縮放不變性和密度不變性 73 
3.5.2 實驗驗證 73 
3.5.3 結果分析 75 
3.6 兩種復指數(shù)矩重建圖像比較 75 
3.6.1 兩種算法的重建圖像比較 76 
3.6.2 兩種算法的圖像重構誤差比較 79 
3.6.3 實驗結果分析 82 
3.7 本章小結 82 
參考文獻 83 
第4章 正交多畸變不變矩的計算 84 
4.1 直接在直角坐標系下計算復指數(shù)矩 84
4.1.1 坐標轉換中形成的誤差 84 
4.1.2 直角坐標系下圖像復指數(shù)矩的計算 88 
4.1.3 直角坐標系下具有多畸變不變性圖像矩的計算 89 
4.1.4 在直角坐標系下利用復指數(shù)矩重建圖像 90 
4.1.5 兩種圖像矩算法性能的比較 91 
4.1.6 小結 93 
4.2 根據(jù)基函數(shù)對稱反對稱性質的復指數(shù)矩的快速算法 93 
4.2.1 復指數(shù)矩基函數(shù) 93 
4.2.2 基函數(shù)的對稱性和反對稱性 95 
4.2.3 利用基函數(shù)性質計算指數(shù)矩及重構圖像的快速算法 98 
4.2.4 快速算法的仿真實驗 102 
4.2.5 小結 107 
4.3 二維快速傅里葉變換快速算法計算復指數(shù)矩 107 
4.3.1 利用傳統(tǒng)算法計算復指數(shù)矩 109 
4.3.2 利用二維快速傅里葉變換計算復指數(shù)矩 109 
4.3.3 快速算法與傳統(tǒng)算法的計算復雜度比較 111 
4.3.4 快速算法與傳統(tǒng)算法的仿真實驗 112 
參考文獻 112 
第5章 彈性形變的隱含不變量 113 
5.1 導論 113 
5.2 多項式畸變下的廣義矩 114 
5.3 明晰不變量和隱含不變量 116 
5.4 作為*小化任務的隱含不變量 118 
5.5 數(shù)值實驗 119 
5.5.1 不變性和魯棒性測試 120 
5.5.2 ALOI圖像數(shù)據(jù)庫圖像分類實驗 121 
5.5.3 瓶子上的字符識別 122 
5.6 結論 124 
參考文獻 124 
第6章 正交多畸變不變矩在圖像處理中的應用 126 
6.1 十個“數(shù)字”圖像的識別 126 
6.2 英文字母圖像識別 129 
6.3 漢字圖像識別 130 
6.4 人臉圖像識別 131 
6.5 基于復指數(shù)矩的車輛追蹤算法 133
6.5.1 目標檢測 133 
6.5.2 車輛追蹤 133 
6.5.3 多車輛追蹤問題 136 
6.5.4 比傳統(tǒng)算法的優(yōu)越性 137 
6.6 以復指數(shù)矩為圖像特征的鱗癌細胞的識別 137 
6.6.1 引言 137 
6.6.2 鱗細胞的特征 137 
6.6.3 鱗癌細胞識別 140 
6.6.4 小結 147 
6.7 基于復指數(shù)矩的圖像旋轉角檢測 147 
6.7.1 引言 147 
6.7.2 基于復指數(shù)矩的圖像旋轉角檢測 148 
6.7.3 實驗結果及分析 150 
6.7.4 小結 151 
6.8 基于復指數(shù)矩的圖像分形編碼 152 
6.8.1 引言 152 
6.8.2 Jacquin分形編碼基本算法概述 153 
6.8.3 基于復指數(shù)矩的圖像分形編碼 154 
6.8.4 基于復指數(shù)矩的圖像分形編碼的解碼 155 
6.8.5 實驗結果 155 
6.8.6 小結 158 
參考文獻 158

本目錄推薦

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