Resumen

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.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:nuevas imágenes, imagen original, características más invariantes afines, invariantes de momento afín tradicionales, características invariantes afines, invariantes de momento afín, diferentes ángulos polares, tareas de clasificación de objetos, camis, método
• Keywords:new images, original image, more affine invariant features, traditional affine moment invariants, affine invariant features, affine moment invariants, different polar angles, object classification tasks, camis, method