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Tiffany Bracciale Infinito dell immagine e la ricostruzione Pertanto la

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Invarianti geometrici momento sono ampiamente utilizzati in molti campi di analisi delle immagini e pattern recognition fin dalla loro prima introduzione di Hu nel 1962. Alcuni anni fa, Flusser ha dimostrato come trovare il set indipendente e completo di invarianti momento geometriche corrispondenti a un dato ordine. D'altra parte, le proprietà di momenti ortogonali dimostrare che possono essere riconosciuti come strumenti utili per la rappresentazione dell'immagine e la ricostruzione. Pertanto, la derivazione di invarianti da momenti ortogonali diventa un argomento interessante e alcuni risultati sono stati riportati in letteratura. In questo lavoro, si propone di utilizzare una famiglia di momenti ortogonali, chiamati momenti di Gauss-Hermite e Tiffany Bracciale Infinito definiti con polinomi di Hermite, per i quali derivano i loro invarianti corrispondenti. Le invarianti di rotazione di momenti di Gauss-Hermite si possono ottenere algebricamente in base a una proprietà di polinomi di Hermite. Questo approccio è decisamente diverso dai metodi convenzionali che derivano invarianti momento ortogonali sia per immagine normalizzazione o un'espressione come combinazione lineare delle invarianti di momenti geometrici. Una conclusione significativa trarre è che le invarianti di rotazione di momenti di Gauss-Hermite hanno le forme identiche a quelle di momenti geometrici. Questa coincidenza è anche dimostrato matematicamente in appendice della carta. Inoltre, le invarianti di traduzione possono essere facilmente costruiti traducendo l'origine di coordinate per il baricentro dell'immagine. Le invarianti di Gauss-Hermite momenti sia a rotazione e alla traduzione sono raggiunti dalla combinazione di questi due tipi di invarianti. La loro invarianza rotazionale e traslazionale viene valutata da un insieme di immagini Tiffany Shop Outlet Opinioni a livelli di grigio trasformate. La stabilità numerici dei descrittori invarianti proposte vengono anche discussi in entrambe le condizioni di assenza di rumore e rumorosi. La complessità computazionale e tempo di attuazione di tali invarianti sono analizzati pure. Oltre a questo, la migliore prestazione degli invarianti gaussiana-Hermite è sperimentalmente dimostrato dal pattern matching rispetto invarianti momento geometriche.
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