徐亞超 賈兆棟
摘 要: 本文論述了矩的概念在圖像處理中的意義,首先分析了矩的物理意義,進(jìn)而分析演算了其數(shù)學(xué)意義,最終進(jìn)一步理解矩的圖像意義。分析表明,矩在數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別中的普遍應(yīng)用均有其嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奈锢砗x和數(shù)學(xué)邏輯。
關(guān)鍵詞: 矩 物理學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué) 圖像處理 模式識(shí)別
0引言
機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展是智能化世界到來(lái)的強(qiáng)大推手,而機(jī)器視覺研究的重點(diǎn)之一是模式識(shí)別,高效的提取圖像中的特征信息是模式識(shí)別的重點(diǎn)研究課題。本文首先闡述了矩的物理意義,進(jìn)而分析演算了其數(shù)學(xué)意義,最后論述了矩在圖像處理中的科學(xué)意義。
1物理中的矩
在力學(xué)中,矩是表示距離和物理量乘積的物理量,表征物體的空間分布。原則上任何物理量和距離相乘都會(huì)產(chǎn)生力矩,質(zhì)量,電荷分布等。單個(gè)點(diǎn)的力矩:,多個(gè)點(diǎn)則是積分的空間密度:,如果點(diǎn)表示質(zhì)量,則第零矩是總質(zhì)量,一階矩是重心,二階矩是轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。
2數(shù)學(xué)中的矩
在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,矩表征隨機(jī)量的分布。如一個(gè)“二階矩”在一維上可測(cè)量其“寬度”,在更高階的維度上由于其使用于橢球的空間分布。其他矩用來(lái)描述諸如與均值的偏差分布情況(偏態(tài)),或峰值的分布情況(峰態(tài))。實(shí)數(shù)域的實(shí)函數(shù)相對(duì)于值c的n階矩為:,如果點(diǎn)表示概率密度,則第零階矩表示總概率(即1),1,2,3階矩依次為以下三項(xiàng)。數(shù)學(xué)中的概念與物理學(xué)中矩的概念密切相關(guān)。
隨機(jī)變量的期望定義為其一階原點(diǎn)矩。在方差等定義中,期望也成為隨機(jī)變量的“中心”。隨機(jī)變量的方差定義為其二階中心矩:。
歸一化n階中心矩或者說(shuō)標(biāo)準(zhǔn)矩,是n階中心矩除以標(biāo)準(zhǔn)差,歸一化n階中心矩:,這些歸一化矩是無(wú)量綱值,表示獨(dú)立于任何尺度的線性變化的分布。
隨機(jī)變量的偏態(tài)定義為其三階中心矩。需要注意,任何對(duì)稱分布偏態(tài)為0,歸一化三階矩被成為偏斜度,向左偏斜具有負(fù)偏度,向右偏斜分布具有正偏度。一般隨機(jī)變量的峰度定義為其四階中心矩與方差平方的比值再減3。峰度表示分布的波峰和尾部與正態(tài)分布的區(qū)別,完全符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)峰度值為0?;旌暇厥嵌鄠€(gè)變量的矩,比如協(xié)方差,協(xié)偏度,協(xié)峰度。構(gòu)建為中心轉(zhuǎn)換。
3圖像的“不變矩”
在圖像處理中,圖像矩是圖像像素強(qiáng)度的某個(gè)特定加權(quán)平均(矩)。通過(guò)圖像矩得到的圖像的簡(jiǎn)單屬性包括面積(或總強(qiáng)度),其質(zhì)心和關(guān)于其方向信息。中心矩在數(shù)字圖像處理中可以改寫為:
。
矩不變量不變量本身的唯一矩是中心矩。 通過(guò)構(gòu)造,任意階中心矩相對(duì)于平移都是不變的。相對(duì)平移和尺度的不變量可以通過(guò)適當(dāng)?shù)目s放零階中心矩陣從中心矩構(gòu)建:,平移不變量?jī)H僅在中心矩時(shí)直接跟隨使用。我們經(jīng)常提到的Hu矩七個(gè)不變矩的構(gòu)造即是平移、放縮和旋轉(zhuǎn)不變的。
4結(jié)語(yǔ)
一階矩與形狀有關(guān),二階矩顯示曲線圍繞直線平均值的擴(kuò)展程度,三階矩則是關(guān)于平均值的對(duì)稱性的測(cè)量。不變矩是圖像的統(tǒng)計(jì)特性,滿足平移、伸縮、旋轉(zhuǎn)均不變的不變性。由三階矩以下矩構(gòu)成的七個(gè)矩不變量具有平移、旋轉(zhuǎn)和尺度不變性等等。
參考文獻(xiàn):
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作者簡(jiǎn)介:一作:徐亞超(1992—),漢,籍貫山東泰安,研究生,山東科技大學(xué),研究方向:機(jī)器視覺與模式識(shí)別。
二作:賈兆棟(1990—),漢,籍貫山東泰安,研究生,山東科技大學(xué),研究方向:機(jī)器視覺與模式識(shí)別。