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【图像算法】图像特征：几何不变矩--Hu矩
SkySeraph July 19th 2011 HQU
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Latest Modified Date：July 19th 2011 HQU
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一 原理
几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的，具有平移、旋转和尺度不变性。 定义如下：
① (p+q)阶不变矩定义：
② 对于数字图像，离散化，定义为：
③ 归一化中心矩定义：
④Hu矩定义
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二 实现(源码)
View Code
1 //#################################################################################//
2 double M[7] = {0}; //HU不变矩
3 bool HuMoment(IplImage* img)
4 {
5 int bmpWidth = img->width;
6 int bmpHeight = img->height;
7 int bmpStep = img->widthStep;
8 int bmpChannels = img->nChannels;
9 uchar*pBmpBuf = (uchar*)img->imageData;
10
11 double m00=0,m11=0,m20=0,m02=0,m30=0,m03=0,m12=0,m21=0; //中心矩
12 double x0=0,y0=0; //计算中心距时所使用的临时变量（x-x'）
13 double u20=0,u02=0,u11=0,u30=0,u03=0,u12=0,u21=0;//规范化后的中心矩
14 //double M[7]; //HU不变矩
15 double t1=0,t2=0,t3=0,t4=0,t5=0;//临时变量，
16 //double Center_x=0,Center_y=0;//重心
17 int Center_x=0,Center_y=0;//重心
18 int i,j; //循环变量
19
20 // 获得图像的区域重心(普通矩)
21 double s10=0,s01=0,s00=0; //0阶矩和1阶矩
22 for(j=0;j<bmpHeight;j++)//y
23 {
24 for(i=0;i<bmpWidth;i++)//x
25 {
26 s10+=i*pBmpBuf[j*bmpStep+i];
27 s01+=j*pBmpBuf[j*bmpStep+i];
28 s00+=pBmpBuf[j*bmpStep+i];
29 }
30 }
31 Center_x=(int)(s10/s00+0.5);
32 Center_y=(int)(s01/s00+0.5);
33
34 // 计算二阶、三阶矩(中心矩)
35 m00=s00;
36 for(j=0;j<bmpHeight;j++)
37 {
38 for(i=0;i<bmpWidth;i++)//x
39 {
40 x0=(i-Center_x);
41 y0=(j-Center_y);
42 m11+=x0*y0*pBmpBuf[j*bmpStep+i];
43 m20+=x0*x0*pBmpBuf[j*bmpStep+i];
44 m02+=y0*y0*pBmpBuf[j*bmpStep+i];
45 m03+=y0*y0*y0*pBmpBuf[j*bmpStep+i];
46 m30+=x0*x0*x0*pBmpBuf[j*bmpStep+i];
47 m12+=x0*y0*y0*pBmpBuf[j*bmpStep+i];
48 m21+=x0*x0*y0*pBmpBuf[j*bmpStep+i];
49 }
50 }
51
52 // 计算规范化后的中心矩: mij/pow(m00,((i+j+2)/2)
53 u20=m20/pow(m00,2);
54 u02=m02/pow(m00,2);
55 u11=m11/pow(m00,2);
56 u30=m30/pow(m00,2.5);
57 u03=m03/pow(m00,2.5);
58 u12=m12/pow(m00,2.5);
59 u21=m21/pow(m00,2.5);
60
61 // 计算中间变量
62 t1=(u20-u02);
63 t2=(u30-3*u12);
64 t3=(3*u21-u03);
65 t4=(u30+u12);
66 t5=(u21+u03);
67
68 // 计算不变矩
69 M[0]=u20+u02;
70 M[1]=t1*t1+4*u11*u11;
71 M[2]=t2*t2+t3*t3;
72 M[3]=t4*t4+t5*t5;
73 M[4]=t2*t4*(t4*t4-3*t5*t5)+t3*t5*(3*t4*t4-t5*t5);
74 M[5]=t1*(t4*t4-t5*t5)+4*u11*t4*t5;
75 M[6]=t3*t4*(t4*t4-3*t5*t5)-t2*t5*(3*t4*t4-t5*t5);
76
77 returntrue;
78 }
②调用OpenCV方法
1 // 利用OpenCV函数求7个Hu矩
2 CvMoments moments;
3 CvHuMoments hu;
4 cvMoments(bkImgEdge,&moments,0);
5 cvGetHuMoments(&moments, &hu);
6 cout<<hu.hu1<<"/"<<hu.hu2<<"/"<<hu.hu3<<"/"<<hu.hu4<<"/"<<hu.hu5<<"/"<<hu.hu6<<"/"<<hu.hu7<<"/"<<"/"<<endl;
7 cvMoments(testImgEdge,&moments,0);
8 cvGetHuMoments(&moments, &hu);
9 cout<<hu.hu1<<"/"<<hu.hu2<<"/"<<hu.hu3<<"/"<<hu.hu4<<"/"<<hu.hu5<<"/"<<hu.hu6<<"/"<<hu.hu7<<"/"<<"/"<<endl;
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三 相似性准则
①法一
// 计算相似度1
double dbR =0; //相似度
double dSigmaST =0;
double dSigmaS =0;
double dSigmaT =0;
double temp =0;
{for(int i=0;i<7;i++)
{
temp = fabs(Sa[i]*Ta[i]);
dSigmaST+=temp;
dSigmaS+=pow(Sa[i],2);
dSigmaT+=pow(Ta[i],2);
}}
dbR = dSigmaST/(sqrt(dSigmaS)*sqrt(dSigmaT));
②法二
1 // 计算相似度2
2 double dbR2 =0; //相似度
3 double temp2 =0;
4 double temp3 =0;
5 {for(int i=0;i<7;i++)
6 {
7 temp2 += fabs(Sa[i]-Ta[i]);
8 temp3 += fabs(Sa[i]+Ta[i]);
9 }}
10 dbR2 =1- (temp2*1.0)/(temp3);
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