基于8向链码的不变矩快速计算算法，可应用于2-D物体识别-2-D object recognition can be applied to the chain code unchanged moments quick calculation algorithm

在图像分类与识别算法研究中，目标几何特征的提取通常需要计算目标图像的最小外接矩形以获取长、宽等属性。针对该特点， 提出一种利用顶点链码与离散格林理论相结合的方式提取目标图像的最小外接矩形的算法。该算法只需根据顶点链中垂直或水平方向上的 点坐标即可求出目标的面积、形心和主轴。基于顶点链码和离散格林的主轴法和旋转法可快速求出目标的最小外接矩形。实验结果表明， 旋转法的运算速度是现有算法的 2 倍左右，主轴法的速度又比旋转法快速 2 倍左右-In the image classificat

数字图像中的拐点通常成为重要的信息载体，因此准确、稳定和实时地检测出拐点便成为拐点检测算法面l临的主要问题，针对该问题，提出了一种新的二值图像中拐点的实时检测算法。该算法与传统基于边界链码的拐点检测算法不同，其是首先构建像素的k(k>8)邻域，并将图像中物体的边界表示为k邻域链码；然后根据曲率定义的差分形式计算各边界点处的曲率；最后通过检测曲率直方图的局部峰值精确定位出拐点，并利用拐角内部像素的颜色统计信息迅速判断出拐点的凸凹性。(The inflection point in the d