Hu不变矩在图像识别中的应用与实现

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Hu不变矩在图像识别中的应用与实现

作者：张鸿锋 李婉琪 曾昭君 麦志杰 来源：《科技资讯》2014年第30期

摘 要：Hu不变矩是图像的一种统计特征，因其具有平移、旋转与比例不变性而被广泛应用于图像识别领域。该文以MATLAB作为技术实现平台，以Hu不变矩作为判断依据，配合数字形态学、欧氏判据等数学方法，通过基于MATLAB的算法进行程序设计，实现区域图像特征数据获取，并与库内图像特征数据进行对比，选出与最接近的一组数据，实现图像识别的目的。计算机模拟结果表明该方法的有效性和可行性。 关键词：Hu不变矩 图像特征 模式识别 应用

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）10（c）-0005-04 模式识别，指使用计算机利用数学技术方法，对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。其中，我们把环境与客体统称为“模式”。该文讨论对数字图像进行模式识别，包含对图像进行特征提取与匹配的过程。

图像特征有两类表示方法，一类是轮廓特征，另一类是区域特征。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，常使用链码，傅里叶描述子、Hough变换进行描述；图像的区域特征则关系到整个形状区域，常用边界特征法、傅里叶形状描述符法、几何参数法、形状不变矩法和小波描述符（Wavelet Deor）等方法描述。而图像特征匹配是指将待检测图像的图像特征与给定图像的数据进行比对，使用如互相关性、欧氏判据等方法，判断两者是否使用同一类型图像的操作。

Hu不变矩作为形状不变矩的其中一种计算方式，具有平移、比例和旋转不变性，这使其在在图像识别的过程中，能减少如待测图像的大小归一化与位置居中等预处理步骤，降低运算成本，提高运算速率。本文将使用Matlab平台，应用Hu不变矩作为特征提取技术，结合数学形态学、欧氏判据等运算方法，实现图像识别功能。 1 Hu不变矩的定义与计算方式

M.K.Hu在1962年提出了Hu不变矩。Hu不变矩是指以图像的低阶（二阶和三阶）归一化中心矩的非线性组合构成的七个量值。Hu不变矩自提出至今，已被广泛应用到图像、字符识别以及工业质量检测等领域。下面叙述Hu不变矩的计算方式。 设二维数字图像用表示，则其阶矩定义为： （1）