Введение
В обработке изображений, компьютерном зрении и смежных областях, момент изображения — это определённое взвешенное среднее (момент) интенсивностей пикселей изображения или функция таких моментов, обычно выбираемая благодаря наличию какого-либо полезного свойства или интерпретации. Моменты изображения полезны для описания объектов после сегментации. Простые характеристики изображения, определяемые с помощью моментов изображения, включают площадь (или общую интенсивность), его центроид и информацию об ориентации.
In image processing, computer vision and related fields, an image moment is a certain particular weighted average (moment) of the image pixels' intensities, or a function of such moments, usually chosen to have some attractive property or interpretation. Image moments are useful to describe objects after segmentation. Simple properties of the image which are found via image moments include area (or total intensity), its centroid, and information about its orientation.
Инварианты момента
Моменты хорошо известны своим применением в анализе изображений, поскольку их можно использовать для вывода инвариантов относительно определенных классов преобразований. Термин "инвариантные моменты" часто употребляется некорректно в этом контексте. Однако, хотя инварианты моментов формируются на основе моментов, самими инвариантами являются только центральные моменты. Следует отметить, что инварианты, описанные ниже, являются строго инвариантными только в непрерывной области. В дискретной области масштабирование и вращение определены неточно: дискретное изображение, преобразованное таким образом, как правило, является лишь приближением, а преобразование необратимо. Следовательно, эти инварианты являются лишь приблизительно инвариантными при описании формы в дискретном изображении.
Инварианты перевода
Центральные моменты μi j любого порядка по построению инвариантны относительно сдвигов.
Приложения
Чжан и др. применили инварианты моментов Ху для решения задачи обнаружения патологий мозга (PBD). Доерр и Флоренс использовали информацию об ориентации объекта, связанную со центральными моментами второго порядка, для эффективного извлечения поперечных сечений объектов, инвариантных к сдвигу и вращению, из данных микрорентгеновской томографии.