[发明专利]一种在图像中识别物体的方法

说明书

技术领域

本发明总体涉及图像识别，特别涉及基于不变矩以及结构不变性的物体识别方法。

背景技术

目前物体图像识别的方法有很多，所用以识别的特征主要有纹理、边框、形态等，但对于一些比较复杂的环境，如自然保护区、闹市区，由于受到某些因素的影响（环境噪声、小范围遮挡等），这些特征会受到较大干扰造成识别困难，主要原因在于，首先，纹理特征对图像信息精细度要求较高，在环境变化（如室外环境遇到下雨天），所采集图像精细度大大降低造成识别困难；其次，边框及形态特征对对象的形态和拍摄角度有较高要求，对象的一些局部小范围的遮挡将给识别很大的影响；第三，对象在图像中的平移、旋转、放缩是识别过程中经常遇到的问题，为了消除这些变换对特征的影响，Hu在1962年提出了基于矩不变量的特征的模式识别方法（Hu,M.-K.(1962)“Visual patternrecognitionbymomentinvariants,”IRETransactionsonInformationTheory,vol.8,no.2,pp.179–87.），并在后来被大量学者研究发展。该方法的核心是定义矩函数，通过矩函数构造不变量。设连续条件下二维图像函数为f(x，y)则它的(p+q)阶几何矩定义如下:

mpq=∫-∞∞∫-∞∞xpyqf(x,y)dxdy,p,q=0,1,2,...,∞]]>

从定义可以看出，几何矩有明确的物理定义，零阶矩m₀₀表示图像的“质量”，m₁₀/m₀₀和m₀₁/m₀₀为图像的质心。二阶矩m₀₂和m₂₀是图像的质量分布的度量。图像与几何矩序列是一一对应关系。

图像函数f(x，y)的(p+q)阶几何中心矩定义为：