矩 (图像)

在 数字图像处理, 计算机视觉 和相关领域中，图像矩 是指图像的某些特定像素灰度的加权平均值(矩)，或者是图像具有类似功能或意义的属性。
图像矩通常用来描述分割 后的图像对象. 可以通过图像的矩来获得图像的部分性质，包括面积(或总体亮度)，以及有关几何中心 和 方向 的信息。

矩的不变性

矩最著名的应用是进行图像分析，因为它可以被用来获得相对于特定变换的不变性 。
在这种情况下，常使用不变矩一词。但是，虽然不变矩是由矩形成的不变矩，但不变矩本身对应的矩就是中心矩。 
注意，下面详述的不变性仅在连续域中是完全不变的。在离散域中，缩放和旋转都没有很好地定义，因为对离散图像进行的缩放和旋转后获得的图像通常是某种近似变换，并且大多数情况下这些变换都是不可逆的。因此，当描述离散图像中的形状时，这些不变性仅是近似不变的。

平移不变性

任意阶的中心矩μᵢ ⱼ  都是平移不变的。

应用

Zhang et al. 使用Hu矩来解决的 大脑病理检测(PBD) 问题。