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醉染图书图像矩不变量及其应用9787030724564
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序
前言
章 矩不变量导论
1.1 研究图像矩不变量的目的、动机
1.2 什么是不变量
1.3 不变量分类
1.4 什么是矩
1.4.1 几何矩
1.4.2 中心矩及归一化的中心矩
1.4.3 Hu的七个矩不变量
1.4.4 复数矩
1.4.5 旋转矩
1.4.6 正交矩
1.5 本书结构
参考文献
第2章 仿变换矩不变量
2.1 绪论
2.1.1 三维物体的投影成像
2.1.2 投影矩不变量
2.1.3 仿变换矩不变量
2.2 仿变换不变量基本理论
. 由图生成的仿变换不变量
..1 基本概念
..2 用图表示不变量
.. 仿变换不变量的无关
2.4 由凯莱-阿让德方程推导仿变换不变量
2.4.1 手工解
2.4.2 自动解
2.5 彩色图像的仿变换不变量
2.6 三维推广
2.6.1 方法的几何基础
2.6.2 凯莱-阿让德方程三维推广
参考文献
附录2.1
第3章 正交多畸变不变矩
3.1 正交多项式矩
3.1.1 勒让德矩
3.1.2 切比雪夫矩
3.1.3 克劳丘克矩
3.1.4 雅可比矩
3.2 正交多畸变不变矩
3.2.1 ejkθ函数的正交
3.2.2 正交傅里叶-梅林矩
3.. 切比雪夫-傅里叶矩
3.2.4 泽尼克矩
3.2.5 雅可比-傅里叶矩
3.2.6 圆谐-傅里叶矩
3.2.7 复指数矩
3.3 复指数矩的平移不变
3.4 正交多畸变不变矩的旋转不变实验验
3.4.1 旋转不变
3.4.2 旋转不变实验验
3.4.3 实验结果分析
3.5 缩放不变实验验
3.5.1 缩放不变和密度不变
3.5.2 实验验
3.5.3 结果分析
3.6 两种复指数矩重建图像比较
3.6.1 两种算法的重建图像比较
3.6.2 两种算法的图像重构误差比较
3.6.3 实验结果分析
3.7 本章小结
参考文献
第4章 正交多畸变不变矩的计算
4.1 直接在直角坐标系下计算复指数矩
4.1.1 坐标转换中形成的误差
4.1.2 直角坐标系下图像复指数矩的计算
4.1.3 直角坐标系下具有多畸变不变图像矩的计算
4.1.4 在直角坐标系下利用复指数矩重建图像
4.1.5 两种图像矩算法能的比较
4.1.6 小结
4.2 根据基函数对称反对称质的复指数矩的快速算法
4.2.1 复指数矩基函数
4.2.2 基函数的对称和反对称
4.. 利用基函数质算指矩及重构图像的快速算法
4.2.4 快速算法的实验
4.2.5 小结
4.3 二维快速傅里叶变换快速算法计算复指数矩
4.3.1 利用传统算法计算复指数矩
4.3.2 利用二维快速傅里叶变换计算复指数矩
4.3.3 快速算法与传统算法的计算复杂度比较
4.3.4 快速算法与传统算法的实验
参考文献
第5章 弹形变的隐含不变量
5.1 导论
5.2 多项式畸变下的广义矩
5.3 明晰不变量和隐含不变量
5.4 作为化任务的隐含不变量
5.5 数值实验
5.5.1 不变和鲁棒测试
5.5.2 ALOI图像数据库图像分类实验
5.5.3 瓶子上的字符识别
5.6 结论
参考文献
第6章 正交多畸变不变矩在图像处理中的应用
6.1 十个“数字”图像的识别
6.2 英文字母图像识别
6.3 汉字图像识别
6.4 人脸图像识别
6.5 基于复指数矩的车辆追踪算法
6.5.1 目标检测
6.5.2 车辆追踪
6.5.3 多车辆追踪问题
6.5.4 比传统算法的优越
6.6 以复指数矩为图像特征的鳞癌细胞的识别
6.6.1 引言
6.6.2 鳞细胞的特征
6.6.3 鳞癌细胞识别
6.6.4 小结
6.7 基于复指数矩的图像旋转角检测
6.7.1 引言
6.7.2 基于复指数矩的图像旋转角检测
6.7.3 实验结果及分析
6.7.4 小结
6.8 基于复指数矩的图像分形编码
6.8.1 引言
6.8.2 Jacquin分形编码基本算法概述
6.8.3 基于复指数矩的图像分形编码
6.8.4 基于复指数矩的图像分形编码的解码
6.8.5 实验结果
6.8.6 小结
参考文献
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