典型文献
形状和颜色变换下图像的Gaussian-Hermite矩不变量
文献摘要：
矩不变量是计算机视觉和模式识别领域常用的图像不变特征.现有的形状和颜色变换下彩色图像的矩不变量均基于几何矩构造,因此抗噪性较差.针对该问题,提出了利用基本微分算子和颜色几何基元生成旋转-仿射变换下彩色图像Gaussiaa-Hermite正交矩不变量的方法,所构造的不变量均为Gaussian-Hermite矩的齐次多项式;然后生成所有可能的低阶低次不变量,并从中得到13个满足线性独立关系的不变量实例.基于合成图像数据集和HPatehes图像数据集进行了数值稳定性验证、图像分类和模板匹配实验,结果表明,13个不变量实例具有良好的数值稳定性和抗噪性;使用它们得到的分类和匹配准确率比同类矩不变量分别高出10％和30％左右.
文献关键词：
正交矩不变量;Gaussian-Hermite矩;形状变换;颜色变换;图像分类;模板匹配
中图分类号：
作者姓名：
墨瀚林;郝优;李华
作者机构：
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京100190;中国科学院大学 北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]墨瀚林;郝优;李华-.形状和颜色变换下图像的Gaussian-Hermite矩不变量)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(03):341-351
A类：
图像不变特征,Gaussiaa,正交矩不变量,HPatehes
B类：
颜色变换,换下,下图,Gaussian,Hermite,计算机视觉,模式识别,彩色图像,抗噪性,微分算子,几何基元,仿射变换,齐次多项式,低阶,合成图,图像数据集,数值稳定性,图像分类,模板匹配,匹配准确率,形状变换
AB值：
0.261074
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