《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于改進(jìn)變形雅克比-傅里葉矩的不變性分析
來(lái)源:微型機(jī)與應(yīng)用2011年第8期
石俊杰1,阿木古楞1,哈斯蘇榮2
(1. 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)信息與工程學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018; 2. 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
摘要: 系統(tǒng)地分析了改進(jìn)的變形雅克比-傅里葉矩的不變性,并通過(guò)充分的實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了改進(jìn)后的雅克比-傅里葉矩具有更好的平移、灰度、尺度、旋轉(zhuǎn)等多畸變不變性。此矩是一種理想的、能有效抽取圖像特征的不變矩。
Abstract:
Key words :

摘   要: 系統(tǒng)地分析了改進(jìn)的變形雅克比-傅里葉矩的不變性,并通過(guò)充分的實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了改進(jìn)后的雅克比-傅里葉矩具有更好的平移、灰度、尺度、旋轉(zhuǎn)等多畸變不變性。此矩是一種理想的、能有效抽取圖像特征的不變矩。
關(guān)鍵詞: 改進(jìn)變形雅克比-傅里葉矩;不變性

    在模式識(shí)別方法中,研究特征不變量已成為一種趨勢(shì)。不變矩[1-9](Invariant Moments, IM’s)是一種高度濃縮的圖像特征,具有平移、旋轉(zhuǎn)、灰度、尺度等多畸變不變性, 還具有很強(qiáng)的抗噪聲能力、特征描述能力和圖像識(shí)別能力,非常適合形狀相似小圖像的數(shù)字化描述、識(shí)別和分類。
1 PJFM’s描述子改進(jìn)算法
    傳統(tǒng)的Pseudo-Jacobi-Fourier矩 (PJFM’s)[1-3]被定義在極坐標(biāo)系下,而在計(jì)算機(jī)中大部分圖像都在笛卡爾坐標(biāo)系下定義。所以如果計(jì)算一幅圖像的PJFM’s[8-9],就需要把圖像轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系下,因而引起圖像邊緣部分信息的丟失和一些不必要的量化誤差。為了避免上述問(wèn)題,有一種直接在笛卡爾坐標(biāo)系下計(jì)算PJFM’s的改進(jìn)算法[3]。
    在笛卡爾坐標(biāo)系下,直接計(jì)算Pseudo-Jacobi-Fourier正交不變矩的公式為:
  

 


3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    為了評(píng)判改進(jìn)后的PJFM’s[1-5]矩描述子的性能以及它的多畸變不變性[3],還進(jìn)行了一組實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)測(cè)試圖像是64×64像素點(diǎn)陣的巨型艾美爾球蟲(chóng)卵囊和和緩艾美爾球蟲(chóng)卵囊顯微圖像。實(shí)驗(yàn)按下列步驟進(jìn)行:
    (1) 如圖1所示,測(cè)試圖像按以下方式變換:
    ①平移變換:原圖像向右平移15像素,向下18像素,向上8像素和向左12像素;
    ②旋轉(zhuǎn)變換:圖像分別順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90°、180°、270°和左右翻轉(zhuǎn);
    ③灰度變換:圖像分別灰度變化0.6倍、1.5倍、2.8倍和5倍;
    ④比例變換:原圖像分別縮放0.5倍、0.8倍、1.5倍和2倍。

    (2)改進(jìn)PJFM’s矩模值計(jì)算, 計(jì)算圖像改進(jìn)后的0~ 5 階共21 個(gè)PJFM’s矩值。抽取其中若干矩幅值作為觀察值。比較PJFM’s矩值改進(jìn)前后的變化,畫(huà)出改進(jìn)的和未改進(jìn)的PJFM’s矩對(duì)各種畸變形體相應(yīng)的部分不變矩標(biāo)準(zhǔn)偏差值的比較圖,如圖2所示。

    由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見(jiàn),對(duì)巨型艾美爾球蟲(chóng)卵囊和和緩艾美爾球蟲(chóng)卵囊顯微圖像進(jìn)行平移、旋轉(zhuǎn)以及尺度多畸變后,改進(jìn)后的變形雅克比—傅里葉矩模值的標(biāo)準(zhǔn)偏差都比未改進(jìn)的PJFM’s矩的小。
    改進(jìn)的變形雅克比-傅里葉矩具有更理想的多畸變不變性,能有效地抽取圖像特征。
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