Zernike矩
Zernike矩的相关文献在1995年到2022年内共计362篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、机械、仪表工业
等领域,其中期刊论文306篇、会议论文9篇、专利文献2632篇;相关期刊173种,包括科技信息、中国图象图形学报、光电工程等;
相关会议9种,包括第十二届全国信息隐藏暨多媒体信息安全学术大会、2014年“农业电气化与信息化工程与学科创新发展”学术年会、第十七届全国计算机辅助设计与图形学学术会议(CAD/CG’ 2012)暨第九届全国智能CAD与数字娱乐学术会议(CID’ 2012)等;Zernike矩的相关文献由874位作者贡献,包括舒华忠、王珏、佟庆彬等。
Zernike矩
-研究学者
- 舒华忠
- 王珏
- 佟庆彬
- 王慧倩
- 郭宝龙
- 丁兴号
- 丁振良
- 李了了
- 爨莹
- 玄玉波
- 王琰
- 罗敏
- 蔡玉芳
- 袁峰
- 赵洋
- 邓善熙
- 邹永宁
- 金守峰
- 陶李
- 付波
- 刘伟
- 刘忠
- 刘红梅
- 刘茂福
- 刘银超
- 叶晨洲
- 叶树亮
- 姜璐
- 尹程龙
- 张震
- 徐侃
- 朱伟兴
- 朱桐乾
- 朱维斌
- 杨扬
- 杨杰
- 王可东
- 王向阳
- 王海涌
- 章品正
- 童继进
- 耿国华
- 胡慧君
- 臧朝平
- 袁登厅
- 赵琰
- 黄继武
- 严汉民
- 于金泳
- 伍家松
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胡贵恒;
张震;
陈翠红
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摘要:
为了准确完成微弱光学图像的智能识别,提出基于Zernike矩与灰度计算的微弱光学图像智能识别方法。结合Zernike矩和灰度矩阵共生阵法,提取微弱光学图像整体轮廓特征和多种图像有效纹理特征,并采用加权融合方法融合这两种特征的向量,获取两者融合后的特征描述子,采用模糊数学法识别微弱光学图像。测试结果表明:Zernike矩的阶数为5时,可完成图像整体轮廓特征和纹理特征的准确描述,并可保证融合后特征的全面性,在噪声的干扰下依旧可准确完成目标图像识别,并且识别时间较短。
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金守峰;
焦航
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摘要:
针对钢领内圈圆度人工接触式检测精度不稳定、效率低、主观误差较大等问题,提出一种基于机器视觉的钢领内圈圆度检测方法。通过建立钢领内圈圆度的机器视觉检测平台,获取背光成像下的钢领图像。利用Sobel算子对钢领内圈边缘进行像素级粗定位,在此基础上通过最大类间方差法确定钢领图像前景与背景的最佳阶跃阈值,将其作为Zernike矩边缘模型的判定条件,提取钢领内圈的亚像素边缘点。采用最小二乘法得到钢领内圈亚像素边缘的理想圆圆心,基于钢领图像信息建立钢领内圈圆度的数学模型,实现钢领内圈圆度的非接触式测量。实验结果表明:对型号PG1-4554的钢领内圈圆度进行检测,得到的最大偏差为0.004 mm,传统方法所得最大偏差为0.007 mm,准确度提升了42%。
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毛银杰;
鲁映杰;
黎夏;
李田丰;
易映萍
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摘要:
亚像素算法是提高图像处理精度的算法之一。本文基于图像的亚像素处理,采用亚像素边缘轮廓提取方法——Zernike矩提取图像轮廓的边缘,并利用低通滤波优化边缘处理。同时本文采用基于Douglas-Peucker算法的多线拟合方法,计算和分析图像边缘轮廓的特征,对不同轮廓的边缘进行分割,计算各截面轮廓像素的长度和轮廓像素的总长度,通过对图像进行相机标定、图像畸变处理,计算出图像的实际标定距离,建立了基于亚像素的图像边缘轮廓提取与处理的模型。
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陈昕;
方成刚
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摘要:
为了实现液晶屏字符高效、精准的自动化检测,针对液晶屏字符显示的断线、亮度缺陷,提出一种基于多特征矩融合的液晶屏字符缺陷检测算法。首先提取原始液晶屏图像中ROI区域,使用Hu不变矩来描述字符的结构特征,采用Zernike矩来弥补Hu矩所不能描述的高阶矩信息;然后使用颜色矩来描述字符的颜色特征,采用灰度矩弥补颜色矩所不能描述的灰度信息,并运用2DPCA技术融合上述矩阵,通过欧氏距离来衡量标准图像融合特征矩阵与待检测图像融合特征矩阵之间的相似度,通过设定相似度阈值来达到缺陷检测的目的。实验的客观和主观评价结果表明:主观上,该算法具有一定的稳定性、实用性;客观上,该算法相比于同类算法具有较低的误判率1%、漏判率0%以及较高的效率0.6 s,基本满足实际检测需求。
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杨泽伟;
祁宇明
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摘要:
工业机器人在自动分拣装配中,当法兰盘有较大旋转角度时,使用普通模板匹配法对法兰盘进行定位时有较大误差。针对此问题,本文提出一种基于单目相机的定位方法,以某种法兰盘为例进行定位。对图像进行预处理及特征提取,得到各连通域的细长度;采用最小二乘法对法兰盘亚像素边缘进行圆拟合,得到法兰盘中心图像坐标并通过坐标变换将其转换到世界坐标系;使用2个长圆孔质心坐标对法兰盘旋转角度粗定位,采用改进的NCC模板匹配法对法兰盘的旋转角度进行精定位,得到法兰盘绕其主轴的旋转角度。实验结果表明:提出的方法旋转角度误差≤0.1°,抓取位置误差<0.3 mm,该方法在光照稳定的条件下可以对目标快速定位,并能够满足精度要求。
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张函力;
李海伟;
于国栋;
申霖;
张新喜;
纪俐
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摘要:
针对飞机铆接孔径的检测问题,提出了一种改进的基于Zernike矩的亚像素铆接孔径检测方法。该方法首先通过直方图均衡化法对所采集的铆接孔径图进行增强处理,利用中值滤波法进行平滑处理,并采用梯度法锐化图像,然后在直方图谷底法、Prewitt算子边缘提取和Kirsch算子边缘提取3种图像分割方法基础上,采用Canny算子边缘检测进行粗定位,利用改进的Zernike矩进行亚像素级的边缘精细提取,提取出锪窝孔外圆的圆环区域,最后结合RANSAC算法进行圆拟合,产生圆轮廓并获取半径,完成拟合测量。经试验证明,该检测方法亚像素精确定位能力强,检测结果准确率高、稳定性好、重复测量精度可达到±10μm。
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宋秋凡;
杜亚江;
李宗刚;
高溥
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摘要:
针对箱体类金属工件铆接质量难以检测、检测效率及精度低的问题,通过分析半空心铆钉铆接特点,基于机器视觉技术,提出了一种特征融合与机器学习结合的铆接质量检测方法。首先,为了克服铆钉反光及背景噪声和纹理的影响,提出改进的Retinex图像增强算法和多阈值目标分割算法,得到铆钉及镦头等感兴趣区域;其次,为了准确描述缺陷特征,提取目标区域的几何形状及Zernike矩等12维特征向量;最后,设计了基于ELM分类算法实现缺陷的分类。实验结果表明,该方法能够准确检测出铆接质量缺陷,“合格-缺陷”二分类和缺陷多分类检测正确率分别为95.2%和92%,且满足实时在线检测需求。
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温明亮;
孙悦;
喻智霞;
徐文;
张永
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摘要:
研究受电弓边缘检测算法,阐述了基于Canny算子的多尺度像素级小波边缘检测算法和基于Zernike矩的亚像素级边缘检测算法.结合广州地铁13号线的实际图片进行对比实验.试验结果表明,相比于传统的像素级边缘检测算法,亚像素级边缘检测算法具有更高的精度,能够满足受电弓滑板边缘检测的需求.
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周晓炜;
赵琰
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摘要:
提出一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)分解和Zernike矩的图像哈希算法.通过预处理操作后的彩色RGB图像转换到YCbCr空间;分别对每个通道进行一级NSCT分解得到低频图像和高频纹理图像,对Y通道的高频图像使用Canny算子提取边缘后计算Zernike矩作为中间哈希序列H1;将3个通道得到的低频图像分块求取6个统计特征得到18个特征向量,使用PCA降维再进行压缩得到中间哈希序列H2;结合高频哈希序列H1和低频哈希序列H2作为最终哈希h.实验结果表明,该算法比几种对比算法具有更好的区分性和更高的效率.
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谢存祥;
张立民;
钟兆根
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摘要:
针对低信噪比(signal to noise ratio,SNR)下雷达信号脉内调制类型识别率较低的问题,提出了基于时频特征提取和残差神经网络的雷达信号识别算法.时频特征提取首先通过分数阶傅里叶变换对信号进行Chirp基分解,按照Chirp基载频与调频率的不同组合对信号划分类别,并设置对应的分类特征参数.然后,计算信号的伪Wigner-Ville时频分布并提取Zernike矩.上述特征参数组成信号特征矢量,使用残差神经网络分类器实现雷达信号识别.仿真结果表明,在SNR=-2 dB时识别准确率能达到93%以上,同时鲁棒性验证良好,算法复杂度能够满足现实要求.
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ZHU Weixing;
朱伟兴;
YUAN Dengting;
袁登厅
- 《2014年“农业电气化与信息化工程与学科创新发展”学术年会》
| 2014年
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摘要:
为监控猪的行为,本文提出了基于Zernike矩及支持向量机的猪的行走姿态识别方法。首先采用Otsu自适应阈分割对图像进行二值化处理,并对二值化后的图像进行数学形态学开闭运算,再用Canny算子作边缘检测,提取出原始图像中猪的轮廓图像。然后,根据标准矩对上述图像进行归一化,再对归一化后的二值轮廓图提取Zernike矩特征;在此基础上,利用支持向量机理论设计了多种姿态分类器,实现对猪的正常行走、低头行走、抬头行走、躺卧等四种姿态的识别。rn 实验结果表明,此方法由于充分利用Zernike矩的正交性和矩不变量,使得在特征提取时保证了足够的有效信息,将支持向量机应用到猪的姿态分类问题上,使特征提取更加有效。对猪的姿态分类识别的准确度达到了98%以上。
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ZHU Weixing;
朱伟兴;
YUAN Dengting;
袁登厅
- 《2014年“农业电气化与信息化工程与学科创新发展”学术年会》
| 2014年
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摘要:
为监控猪的行为,本文提出了基于Zernike矩及支持向量机的猪的行走姿态识别方法。首先采用Otsu自适应阈分割对图像进行二值化处理,并对二值化后的图像进行数学形态学开闭运算,再用Canny算子作边缘检测,提取出原始图像中猪的轮廓图像。然后,根据标准矩对上述图像进行归一化,再对归一化后的二值轮廓图提取Zernike矩特征;在此基础上,利用支持向量机理论设计了多种姿态分类器,实现对猪的正常行走、低头行走、抬头行走、躺卧等四种姿态的识别。rn 实验结果表明,此方法由于充分利用Zernike矩的正交性和矩不变量,使得在特征提取时保证了足够的有效信息,将支持向量机应用到猪的姿态分类问题上,使特征提取更加有效。对猪的姿态分类识别的准确度达到了98%以上。
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ZHU Weixing;
朱伟兴;
YUAN Dengting;
袁登厅
- 《2014年“农业电气化与信息化工程与学科创新发展”学术年会》
| 2014年
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摘要:
为监控猪的行为,本文提出了基于Zernike矩及支持向量机的猪的行走姿态识别方法。首先采用Otsu自适应阈分割对图像进行二值化处理,并对二值化后的图像进行数学形态学开闭运算,再用Canny算子作边缘检测,提取出原始图像中猪的轮廓图像。然后,根据标准矩对上述图像进行归一化,再对归一化后的二值轮廓图提取Zernike矩特征;在此基础上,利用支持向量机理论设计了多种姿态分类器,实现对猪的正常行走、低头行走、抬头行走、躺卧等四种姿态的识别。rn 实验结果表明,此方法由于充分利用Zernike矩的正交性和矩不变量,使得在特征提取时保证了足够的有效信息,将支持向量机应用到猪的姿态分类问题上,使特征提取更加有效。对猪的姿态分类识别的准确度达到了98%以上。
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ZHU Weixing;
朱伟兴;
YUAN Dengting;
袁登厅
- 《2014年“农业电气化与信息化工程与学科创新发展”学术年会》
| 2014年
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摘要:
为监控猪的行为,本文提出了基于Zernike矩及支持向量机的猪的行走姿态识别方法。首先采用Otsu自适应阈分割对图像进行二值化处理,并对二值化后的图像进行数学形态学开闭运算,再用Canny算子作边缘检测,提取出原始图像中猪的轮廓图像。然后,根据标准矩对上述图像进行归一化,再对归一化后的二值轮廓图提取Zernike矩特征;在此基础上,利用支持向量机理论设计了多种姿态分类器,实现对猪的正常行走、低头行走、抬头行走、躺卧等四种姿态的识别。rn 实验结果表明,此方法由于充分利用Zernike矩的正交性和矩不变量,使得在特征提取时保证了足够的有效信息,将支持向量机应用到猪的姿态分类问题上,使特征提取更加有效。对猪的姿态分类识别的准确度达到了98%以上。
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ZHU Weixing;
朱伟兴;
YUAN Dengting;
袁登厅
- 《2014年“农业电气化与信息化工程与学科创新发展”学术年会》
| 2014年
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摘要:
为监控猪的行为,本文提出了基于Zernike矩及支持向量机的猪的行走姿态识别方法。首先采用Otsu自适应阈分割对图像进行二值化处理,并对二值化后的图像进行数学形态学开闭运算,再用Canny算子作边缘检测,提取出原始图像中猪的轮廓图像。然后,根据标准矩对上述图像进行归一化,再对归一化后的二值轮廓图提取Zernike矩特征;在此基础上,利用支持向量机理论设计了多种姿态分类器,实现对猪的正常行走、低头行走、抬头行走、躺卧等四种姿态的识别。rn 实验结果表明,此方法由于充分利用Zernike矩的正交性和矩不变量,使得在特征提取时保证了足够的有效信息,将支持向量机应用到猪的姿态分类问题上,使特征提取更加有效。对猪的姿态分类识别的准确度达到了98%以上。
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