Resumen

Los momentos exponenciales (EMs) son momentos ortogonales radiales importantes, que tienen una buena capacidad de descripción de imágenes y presentan menos redundancia de información en comparación con otros momentos ortogonales. Por lo tanto, se han utilizado en diversos campos del procesamiento de imágenes en los últimos años. Sin embargo, los EMs solo pueden tomar órdenes enteros, lo que limita sus capacidades de reconstrucción y de ataque de reducción de ruido. La promoción de los momentos exponenciales de orden fraccionario (FrEMs) alivia efectivamente el problema de inestabilidad numérica de los EMs; sin embargo, los errores de integración numérica generados por los métodos de cálculo tradicionales de FrEMs todavía afectan la precisión de los FrEMs. Por lo tanto, en este artículo se utiliza la integración numérica gaussiana (GNI) para proponer un método de cálculo preciso de FrEMs, que alivia efectivamente el error de integración numérica. Se llevaron a cabo extensos experimentos en este artículo para demostrar que el método G

• Materias:Seguridad informática Comunicación inalámbrica Internet de las cosas Ataques de denegación distribuida de servicio
• Subjects:Computer security Wireless communication Internet of things Distributed denial of service attacks
• Palabras claves:Momentos exponenciales; Momentos ortogonales radiales; Tratamiento de imágenes; Momentos exponenciales de orden fraccionario; Integración numérica gaussiana; Precisión
• Keywords:Exponential moments; Radial orthogonal moments; Image processing; Fractional-order exponential moments; Gaussian numerical integration; Accuracy