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[IEEE 2017年第九届模式识别进展国际会议(ICAPR) - 印度班加罗尔 (2017.12.27-2017.12.30)] 2017年第九届模式识别进展国际会议(ICAPR) - 用于彩色图像重建与目标识别的多通道广义伪雅可比-傅里叶矩

DOI：10.1109/icapr.2017.8592964 出版年份：2017 更新时间：2025-09-22 23:14:30
摘要： 广义伪雅可比-傅里叶矩（G-PJFMs）具有正交性和旋转不变性，其特点在于包含一个自由参数，而经典伪雅可比-傅里叶矩（PJFMs）是G-PJFMs的特例。本文通过多通道框架提出了多通道G-PJFMs（MG-PJFMs），并分析了该自由参数对G-PJFMs在不同几何变换和噪声条件下进行彩色图像重建及彩色目标识别任务的影响。详细的实验分析为这些图像分析任务提供了该自由参数的最优取值。
作者： Jaspreet Singh，Chandan Singh
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

将广义伪雅可比-傅里叶矩（G-PJFMs）从灰度图像扩展到彩色图像的多通道G-PJFMs（MG-PJFMs），并分析自由参数α在不同几何变换和噪声条件下对彩色图像重建及彩色物体识别的影响。

研究成果

所提出的MG-PJFMs方法有效将G-PJFMs扩展至彩色图像，其中最优自由参数α=5能获得更好的识别率。该方法在几何变换下表现出鲁棒性，但在高噪声环境下鲁棒性较弱。未来工作可探索其他参数或应用场景。

研究不足

该研究仅限于特定数据集（Lena和COIL-100）及条件（旋转、缩放、噪声）。未充分探究更高噪声水平或其他变换下的鲁棒性。计算效率及对实时系统的适用性未予讨论。

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