矩特征的实时计算

矩在统计学中用于表征随机量的分布，而在力学中表征物质的空间分布。若把二值图像或灰度图像看作是二维密度分布函数，就可以把矩技术应用于图像分析中。这样，矩就可以用于描述一幅图像的特征。矩作为图像特征，其性能是非常出色的。 不变模式识别问题是非常复杂和困难的。目前，研究主要集中在不变矩之上提出性能更优良的方法或是研究基于矩的跟踪方法。国内没有关于不变矩硬件实现、实时应用的有关报道。 本文综述了矩技术在图像处理、计算机视觉、模式识别等领域内的应用，研究矩技术，包括几何矩、中心矩及不变矩的实时计算。 在Hatamian数字滤波器算法和改进的数字滤波器算法基础上，本文实现了几何矩计算硬件模块、中心矩计算硬件模块。仿真实验证明，该设计占用硬件资源小，计算简单，计算时间能够满足实时系统的应用要求。 本文提出了一种低阶不变矩近似计算的实时算法。给出了算法的流程图及所需硬件模块。在此基础上，利用Matlab进行了算法仿真，结果表明，该近似算法的结果在以其均值为中心的较小范围内波动，说明该算法在一定程度上能够表述作平移、旋转和比例变化的目标特征，可以用于图像目标的识别和分类。