Complex Zernike多项式及矩的一些看法

本文探讨了复多项式下Zernike矩计算的原理,包括实多项式到复多项式的转换,以及如何在图像计算中使用Zernike矩。详细解释了Zernike多项式的性质和应用,并讨论了频率m的取值范围问题,以及Zernike矩的计算公式。
部署运行你感兴趣的模型镜像

这方面资料比较少,维基上也只是给出了实多项式的情况。

复多项式下,real-valued radial polynomial不变,后面的sin与cos用指数函数来代替,指数是i*m*Theta,欧拉公式的一个简单应用。

对图像计算Zernike矩,要求图像是圆形的,因为Zernike多项式本身就是定义在单位圆上的。这样其实就是要求roi是一个正方形,且正方形四周不在其内接最大圆上的点会被舍弃掉。

在计算Zernike矩的时候,积分是在图像与Zernike多项式的共轭的乘积上做的,只需要将zernike多项式中指数函数的指数取负就可以了,很方便。因为Zernike矩用的还是比较多的,这个公式应该也比较常见,有些人就会误以为Zernike多项式本身指数就是有负号的,需要注意一下。

还有个问题是,在频率m能取哪些值的问题上,很多地方的说法并不统一(除了n-m需要是偶数,m<n外)。有些说m只能取非负整数,有些说只要绝对值小于n就可以。后面一种说法m的取法是前面一种的2倍。暂时还没有进行实验,不过从信息度上来说,m与-m对应的zernike多项式是共轭的,相应的Zernike矩也是共轭的,那其实他们两个包含的信息基本就是一致的,感觉没有必要两者都取。要是观察幅值与相位,很显然幅值相同,相位符号相反。

含糊不清,自己以后能看懂就好了

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值