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Corte de invariantes de momentos afines
La extracción de características invariantes afines desempeña un papel importante en muchos campos del procesamiento de imágenes. En este trabajo, la imagen original se transforma en nuevas imágenes para extraer más características invariantes afines. Para construir nuevas imágenes, la imagen original se corta en dos áreas mediante una curva cerrada, que se denomina contorno general (CG). El GC se obtiene realizando proyecciones a lo largo de líneas con diferentes ángulos polares. La nueva imagen se obtiene cambiando el valor de gris de los píxeles del área interior. El método tradicional de invariantes de momento afín (AMI) se aplica a la nueva imagen. Como resultado, se obtienen los invariantes de momento afín de corte (CAMI). Se han realizado varios experimentos para evaluar el método propuesto. Los resultados experimentales muestran que los CAMI pueden utilizarse en tareas de clasificación de objetos.
Autores: Jianwei, Yang; Ming, Li; Zirun, Chen; Yunjie, Chen
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi Publishing Corporation
Año: 2012
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Matemáticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Mathematical Problems in Engineering
Volume 2012, Article ID 928161, 12 pages
https://doi.org/10.1155/2012/928161
Jianwei Yang1, Ming Li2, Zirun Chen1, Yunjie Chen1
1 , China
2 , China
Academic Editor: Carlo Cattani
Contact: mpe@hindawi.com
La extracción de características invariantes afines desempeña un papel importante en muchos campos del procesamiento de imágenes. En este trabajo, la imagen original se transforma en nuevas imágenes para extraer más características invariantes afines. Para construir nuevas imágenes, la imagen original se corta en dos áreas mediante una curva cerrada, que se denomina contorno general (CG). El GC se obtiene realizando proyecciones a lo largo de líneas con diferentes ángulos polares. La nueva imagen se obtiene cambiando el valor de gris de los píxeles del área interior. El método tradicional de invariantes de momento afín (AMI) se aplica a la nueva imagen. Como resultado, se obtienen los invariantes de momento afín de corte (CAMI). Se han realizado varios experimentos para evaluar el método propuesto. Los resultados experimentales muestran que los CAMI pueden utilizarse en tareas de clasificación de objetos.
Descripción
La extracción de características invariantes afines desempeña un papel importante en muchos campos del procesamiento de imágenes. En este trabajo, la imagen original se transforma en nuevas imágenes para extraer más características invariantes afines. Para construir nuevas imágenes, la imagen original se corta en dos áreas mediante una curva cerrada, que se denomina contorno general (CG). El GC se obtiene realizando proyecciones a lo largo de líneas con diferentes ángulos polares. La nueva imagen se obtiene cambiando el valor de gris de los píxeles del área interior. El método tradicional de invariantes de momento afín (AMI) se aplica a la nueva imagen. Como resultado, se obtienen los invariantes de momento afín de corte (CAMI). Se han realizado varios experimentos para evaluar el método propuesto. Los resultados experimentales muestran que los CAMI pueden utilizarse en tareas de clasificación de objetos.