用matlab编程实现图像的Hu的七个不变矩特征

% 功能：计算图像的Hu的七个不变矩特征
% 输入：二值化图像
% 输出：inv_m7-七个不变矩
%算法描述：
%用零阶中心矩对其余各界中心矩进行归一化，得到图像归一化中心矩；
%利用2阶和3阶归一化中心距可以导数7个不变矩组；
%编写时间：2012.5.31


function inv_m7 = getfeature4(image)

%将图像矩阵的数据类型转换成双精度型
image=double(image);
%%%=================计算 、 、 =========================
%计算图像的零阶几何矩
m00=sum(sum(image));
m10=0;
m01=0;
[row,col]=size(image);
for i=1:row
for j=1:col
m10=m10+i*image(i,j);
m01=m01+j*image(i,j);
end
end
%%%=================计算 、 ================================
u10=m10/m00;
u01=m01/m00;
%%%=================计算图像的二阶几何矩、三阶几何矩============
m20 = 0;m02 = 0;m11 = 0;m30 = 0;m12 = 0;m21 = 0;m03 = 0;
for i=1:row
for j=1:col
m20=m20+i^2*image(i,j);
m02=m02+j^2*image(i,j);
m11=m11+i*j*image(i,j);
m30=m30+i^3*image(i,j);
m03=m03+j^3*image(i,j);
m12=m12+i*j^2*image(i,j);
m21=m21+i^2*j*image(i,j);
end
end
%%%=================计算图像的二阶中心矩、三阶中心矩============
y00=m00;
y10=0;
y01=0;
y11=m11-u01*m10;
y20=m20-u10*m10;
y02=m02-u01*m01;
y30=m30-3*u10*m20+2*u10^2*m10;
y12=m12-2*u01*m11-u10*m02+2*u01^2*m10;
y21=m21-2*u10*m11-u01*m20+2*u10^2*m01;
y03=m03-3*u01*m02+2*u01^2*m01;
%%%=================计算图像的归格化中心矩====================
n20=y20/m00^2;
n02=y02/m00^2;
n11=y11/m00^2;
n30=y30/m00^2.5;
n03=y03/m00^2.5;
n12=y12/m00^2.5;
n21=y21/m00^2.5;
%%%=================计算图像的七个不变矩======================
h1 = n20 + n02;
h2 = (n20-n02)^2 + 4*(n11)^2;
h3 = (n30-3*n12)^2 + (3*n21-n03)^2;
h4 = (n30+n12)^2 + (n21+n03)^2;
h5 = (n30-3*n12)*(n30+n12)*((n30+n12)^2-3*(n21+n03)^2)+(3*n21-n03)*(n21+n03)*(3*(n30+n12)^2-(n21+n03)^2);
h6 = (n20-n02)*((n30+n12)^2-(n21+n03)^2)+4*n11*(n30+n12)*(n21+n03);
h7 = (3*n21-n03)*(n30+n12)*((n30+n12)^2-3*(n21+n03)^2)+(3*n12-n30)*(n21+n03)*(3*(n30+n12)^2-(n21+n03)^2);

inv_m7= [h1 h2 h3 h4 h5 h6 h7];