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图像不变性特征——hu矩

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chaibubble
发布2018-01-02 09:58:11
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发布2018-01-02 09:58:11
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文章被收录于专栏:深度学习与计算机视觉

图像的hu矩是一种具有平移、旋转和尺度不变性的图像特征。

普通矩的计算: f(x,y)的p+q阶原点矩可以表示为:

而数字图像是一个二维的离散信号,对上述公式进行离散化之后:

其中C与R分别表示图像的列与行。

各阶矩的物理意义: 0阶矩(m00):目标区域的质量 1阶矩(m01,m10):目标区域的质心 2阶矩(m02,m11,m20):目标区域的旋转半径 3阶矩(m03,m12,m21,m30):目标区域的方位和斜度,反应目标的扭曲

但是目标区域往往伴随着空间变换(平移,尺度,旋转),所以需要在普通矩的基础上构造出具备不变性的矩组—hu矩。

中心矩:构造平移不变性 由零阶原点矩和一阶原点矩,我们可以求得目标区域的质心坐标:

由求得的质心坐标,我们可以构造出中心矩:

由于我们选择了以目标区域的质心为中心构建中心矩,那么矩的计算时永远是目标区域中的点相对于目标区域的质心,而与目标区域的位置无关,及具备了平移不变性。

归一化中心矩:构造尺度不变性

为抵消尺度变化对中心矩的影响,利用零阶中心矩u00对各阶中心距进行归一化处理,得到归一化中心矩:

由上文可知,零阶矩表示目标区域的质量(面积),那么如果目标区域的尺度发生变化(缩小2倍),显然其零阶中心矩也会相应变小,使得矩具备尺度不变性。

hu矩:构造旋转不变性 利用二阶和三阶规格中心矩可以导出下面7个不变矩组(Φ1 Φ7),它们在图像平移、旋转和比例变化时保持不变。

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原始发表:2017-04-20 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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